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Enregistrement W2158343881 · doi:10.1177/1352458509359726

Does MRI lesion activity regress in secondary progressive multiple sclerosis?

2010· article· en· W2158343881 sur OpenAlexaff
Yinshan Zhao, A. John Petkau, Anthony Traboulsee, Andrew Riddehough, DKB Li

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMerck KGaA
Mots-clésMultiple sclerosisMedicineLesionClinical neurologyMagnetic resonance imagingRadiologyPathologyNeurosciencePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The rate of new contrast-enhancing lesions (CELs) on monthly magnetic resonance imaging (MRI) scans has been shown to decrease over a 9-month period in placebo-treated patients with relapsing-remitting (RR) multiple sclerosis (RRMS). OBJECTIVE: We examined this phenomenon in placebo-treated secondary progressive MS (SPMS) patients. METHODS: Patients were chosen from two clinical trials. Monthly scans were taken at screening, baseline and months 1-9 for Cohort-1 and months 1-6 for Cohort-2. We examined the monthly new CEL rates according to initial CEL level: 0, 1-3, >3 CELs at screening, and presence and absence of pre-study relapses. RESULTS: Respectively, 59, 21 and 14 of the 94 Cohort-1 patients, and 36, 17 and 9 of the 62 Cohort-2 patients had 0, 1-3 and >3 initial CELs. For Cohort-1, the monthly new CEL rates did not change during follow-up, regardless of initial CEL level. For Cohort-2, the monthly rate was unchanged in the 0 initial CEL subgroup, but decreased 33% (95% confidence interval: 8%, 52%) from months 1-3 to months 4-6 in the other two subgroups. For the combined cohorts, a decreasing rate was observed in the 12 patients with >3 initial CELs and pre-study relapses. CONCLUSIONS: The short-term trend of new CEL activity in placebo-treated SPMS patients may vary across cohorts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,225 · 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.

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

Citations14
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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