Magnetic resonance imaging as a surrogate outcome for multiple sclerosis relapses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Magnetic resonance imaging (MRI) of lesions in the brain may be the best current candidate for a surrogate biological marker of clinical outcomes in relapsing remitting multiple sclerosis (MS), based on its role as an objective indicator of disease pathology. No biological surrogate marker has yet been validated for MS clinical outcomes. OBJECTIVE: The objective of this study was to use a multi-phased study to determine if a valid surrogate relationship could be demonstrated between counts of contrast enhancing lesions (CELs) and occurrence of relapses in MS. METHODS: We examined correlations for the concurrent and predictive relationship between CELs over 6 months and MS relapses over the same 6 months and an additional 6 months (total: 12 months), using available data on untreated patients from a large clinical trial and natural history database. RESULTS: Concurrent and predictive correlations were inadequate to justify continuation of this study to the planned additional phases required to demonstrate a surrogate relationship between CELs and MS relapses. CONCLUSIONS: Confidence intervals for correlations between CELs and MS relapses exclude the possibility that CELs can be a good surrogate for relapses over the time scales we investigated. Further exploration of surrogacy between MRI measures and MS clinical outcomes may require improved datasets, the development of MRI techniques that couple better to clinical disease, and the ability to test a wide range of imaging- and clinically-based hypotheses for surrogacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».