Evolving role of MRI in optimizing the treatment of multiple sclerosis: Canadian Consensus recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Magnetic resonance imaging (MRI) is increasingly important for the early detection of suboptimal responders to disease-modifying therapy for relapsing-remitting multiple sclerosis. Treatment response criteria are becoming more stringent with the use of composite measures, such as no evidence of disease activity (NEDA), which combines clinical and radiological measures, and NEDA-4, which includes the evaluation of brain atrophy. METHODS: The Canadian MRI Working Group of neurologists and radiologists convened to discuss the use of brain and spinal cord imaging in the assessment of relapsing-remitting multiple sclerosis patients during the treatment course. RESULTS: Nine key recommendations were developed based on published sources and expert opinion. Recommendations addressed image acquisition, use of gadolinium, MRI requisitioning by clinicians, and reporting of lesions and brain atrophy by radiologists. Routine MRI follow-ups are recommended beginning at three to six months after treatment initiation, at six to 12 months after the reference scan, and annually thereafter. The interval between scans may be altered according to clinical circumstances. CONCLUSIONS: The Canadian recommendations update the 2006 Consortium of MS Centers Consensus revised guidelines to assist physicians in their management of MS patients and to aid in treatment decision making.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».