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Enregistrement W2306935034 · doi:10.3174/ajnr.a4737

Cortical Perfusion Alteration in Normal-Appearing Gray Matter Is Most Sensitive to Disease Progression in Relapsing-Remitting Multiple Sclerosis

2016· article· en· W2306935034 sur OpenAlexafffund
Seyed‐Parsa Hojjat, M. Kincal, Rita Vitorino, Charles G. Cantrell, Anthony Feinstein, Liying Zhang, L. Lee, Paul O’Connor, Timothy Carroll, Richard I. Aviv

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Neuroradiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchBiogenNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringAmerican Heart Association
Mots-clésMedicineWhite matterMultiple sclerosisPerfusionLesionPathologyInternal medicineMagnetic resonance imagingRadiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: The role of gray matter in multiple sclerosis is increasingly evident; however, conventional images demonstrate limitations in cortical lesion identification. Perfusion imaging appears sensitive to changes in tissue type and disease severity in MS. We sought to use bookend perfusion to quantify parameters in healthy controls and normal-appearing and lesional tissue at different relapsing-remitting MS stages. MATERIALS AND METHODS: Thirty-nine patients with relapsing-remitting MS and 19 age-matched healthy controls were prospectively recruited. The Minimal Assessment of Cognitive Function in MS battery was used to assess cognitive performance. Perfusion parameters, including cerebral blood flow and volume and mean transit time, were compared for healthy controls and normal-appearing and lesional tissue for all study groups. Dispersion of perfusion measures for white matter lesions and cortical lesions was assessed. RESULTS: Twenty of the 39 patients with relapsing-remitting MS were cognitively impaired. Significant differences were displayed between all relapsing-remitting MS subgroups and healthy controls in all comparisons except for normal-appearing gray matter CBV between healthy controls and unimpaired patients with relapsing-remitting MS and for all normal-appearing white matter perfusion parameters between healthy controls and unimpaired patients with relapsing-remitting MS. White matter lesion but not cortical lesion perfusion was significantly reduced in cognitively impaired patients with relapsing-remitting MS versus unimpaired patients with relapsing-remitting MS. Perfusion reduction with disease progression was greater in normal-appearing gray matter and normal-appearing white matter compared with cortical lesions and white matter lesions. Smaller dispersion was observed for cortical lesions compared with white matter lesions for each perfusion parameter. CONCLUSIONS: Quantitative GM and WM analysis demonstrated significant but disproportionate white matter lesion, cortical lesion, normal-appearing white matter, and normal-appearing gray matter changes present between healthy controls and patients with relapsing-remitting MS with and without cognitive impairment, necessitating absolute rather than relative lesion perfusion measurement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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