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Enregistrement W2157707759 · doi:10.1148/radiol.14140417

Regional but Not Global Brain Damage Contributes to Fatigue in Multiple Sclerosis

2014· article· en· W2157707759 sur OpenAlexaboutno aff
Maria A. Rocca, Laura Parisi, Elisabetta Pagani, Massimiliano Copetti, Mariaemma Rodegher, Bruno Colombo, Gıancarlo Comı, Andrea Falini, Massimo Filippi

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite matterMedicineAtrophyDiffusion MRIMagnetic resonance imagingMultiple sclerosisNuclear medicinePathologyRadiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To use magnetic resonance (MR) imaging and advanced analysis to assess the role of lesions in normal-appearing white matter ( NAWM normal-appearing white matter ) and gray matter ( GM gray matter ) damage, global versus regional damage, and atrophy versus microstructural abnormalities in the pathogenesis of fatigue in multiple sclerosis ( MS multiple sclerosis ). MATERIALS AND METHODS: Local ethics committee approval and written informed consent were obtained. Dual-echo, double inversion-recovery, high-resolution T1-weighted and diffusion-tensor ( DT diffusion tensor ) MR was performed in 31 fatigued patients, 32 nonfatigued patients, and 35 control subjects. Global and regional atrophy and DT diffusion tensor MR measures of damage to lesions, NAWM normal-appearing white matter , and GM gray matter were compared (analysis of variance). RESULTS: Lesional, atrophy, and DT diffusion tensor MR measures of global damage to brain, white matter ( WM white matter ), and GM gray matter did not differ between fatigued and nonfatigued patients. Compared with nonfatigued patients and control subjects, fatigued patients experienced atrophy of the right side of the accumbens (mean volume ± standard deviation, 0.37 mL ± 0.09 in control subjects; 0.39 mL ± 0.1 in nonfatigued patients; and 0.33 mL ± 0.09 in fatigued patients), right inferior temporal gyrus ( ITG inferior temporal gyrus ) (Montreal Neurological Institute [ MNI Montreal Neurological Institute ] coordinates: 51, -51, -11; t value, 4.83), left superior frontal gyrus ( MNI Montreal Neurological Institute coordinates: -10, 49, 24; t value, 3.40), and forceps major ( MNI Montreal Neurological Institute coordinates: 11, -91, 18; t value, 3.37). They also had lower fractional anisotropy ( FA fractional anisotropy ) of forceps major ( MNI Montreal Neurological Institute coordinates: -17, -78, 6), left inferior fronto-occipital fasciculus ( MNI Montreal Neurological Institute coordinates: -25, 2, -11), and right anterior thalamic radiation ( ATR anterior thalamic radiation ) ( MNI Montreal Neurological Institute coordinates: 11, 2, -6) (P < .05, corrected). More lesions were found at T2-weighted imaging in fatigued patients. Multivariable model was used to identify right ITG inferior temporal gyrus atrophy (odds ratio, 0.83; 95% confidence interval [ CI confidence interval ]: 0.82, 0.97; P = .009) and right ATR anterior thalamic radiation FA fractional anisotropy (odds ratio, 0.74; 95% CI confidence interval : 0.61, 0.90; P = .003) as covariates independently associated with fatigue (C statistic, 0.85). CONCLUSION: Damage to strategic brain WM white matter and GM gray matter regions, in terms of microstructural abnormalities and atrophy, contributes to pathogenesis of fatigue in MS multiple sclerosis , whereas global lesional, WM white matter , and GM gray matter damage does not seem to have a role.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations99
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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