Quantitative Flow Measurements in the Internal Jugular Veins of Multiple Sclerosis Patients Using Magnetic Resonance Imaging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To study the blood flow through the internal jugular veins (IJVs) of the MS population. MATERIALS AND METHODS: Two hundred MS patients and 14 normal volunteers were evaluated with magnetic resonance imaging (MRI) at 3T. Contrast-enhanced time-resolved 3D MR angiography and 2D time-of-flight imaging were performed to assess abnormalities in the extracranial vascular anatomy. Based on this assessment, the MS population was divided into subgroups of non-stenotic (NST), cervical 1 stenotic only (C1ST) and cervical 6 stenotic (C6ST) subjects. In this study, 2D phase contrast MR imaging was used to quantify blood flow through major veins and arteries in the neck and flow differences among the groups were analyzed. RESULTS: Of the 200 MS patients, 87 (43.5%) belonged to the NST group, 50 (25%) belonged to the C1ST group and 63 (31.5%) belonged to the C6ST group. The total IJV flow normalized to the total arterial flow of the NST group was 75.12 ± 12.22 %. This was significantly higher than that of the C1ST group, 63.93 ± 16.08 % (p < 0.0001), which in turn was significantly higher than that of the C6ST group, 52.13 ± 20.71 % (p = 0.001). Seventy-nine percent of the stenotic groups had a normalized subdominant IJV flow of less than 20%, a combined IJV flow of less than 5o% and/or a sub-dominant IJV flow vs. dominant IJV flow ratio of less than 1/3. Only 2% of the NST group had a combined IJV flow of less than 50%, compared to 35% of the stenotic groups. CONCLUSION: Blood flow through the IJVs was reduced in the MS population with stenoses compared to those without.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».