Accuracy of Conventional MRI in ALS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is currently no definite neuroimaging test to detect amyotrophic lateral sclerosis (ALS), which leads to significant delay in diagnosis, particularly if one takes into account the rapidity of disease evolution. Hyperintensity of the corticospinal tracts (CST) on T2 or fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) weighted magnetic resonance imaging (MRI) has been well described, but data on sensitivity and specificity in larger series is lacking to help guide its application to clinical care. METHODS: We analyzed clinical and MRI data from 64 patients with a definite retrospective diagnosis of ALS. In this case-control study, two experienced blinded neuroradiologists systematically assessed defined rostrocaudal segments of the intracranial course of the CST. RESULTS: The overall sensitivity and specificity of conventional MRI for the diagnosis of ALS were 48% and 76% respectively. Highest specificities for CST hyperintensity were noted for the subcortical white matter (92%), centrum semiovale (88%) and medullary pyramids (92%). The lowest specificities were found for the cerebral peduncle (36%) and internal capsule (32%). We did not find a correlation with the rate of clinical progression, age of onset or the presence of upper motor neuron signs on examination. CONCLUSION: Conventional MRI was not found to be a reliable diagnostic tool for ALS and it did not help predict clinical characteristics such as speed of evolution or prominence of upper motor neuron signs. Its main role in the setting of ALS should remain to help exclude alternative diagnostic considerations. A multimodal approach relying on newer functional and structural MRI techniques still needs to be developed and validated. Précision de l'IRM conventionnelle dans la SLA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».