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Enregistrement W2319459890 · doi:10.1017/s0317167100016267

Accuracy of Conventional MRI in ALS

2014· article· en· W2319459890 sur OpenAlexafffundvenue
Aparna Gupta, Thanh Nguyen, Santanu Chakraborty, Pierre R. Bourque

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOttawa Hospital Research Institute
Mots-clésFluid-attenuated inversion recoveryHyperintensityMedicineAmyotrophic lateral sclerosisNeuroimagingMagnetic resonance imagingInternal capsuleUpper motor neuronRadiologyLower motor neuronWhite matterDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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