VARIATION IN REGIONAL DISTRIBUTION OF MULTIPLE SCLEROSIS PLAQUES IN PAKISTANI AND CANADADIAN NATION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Purpose: To determine retrospec-tively the variation in regional involvement of brain among established cases of MS Canadian and Pakis-tani nation. We also analyzed parahippocampal gyrus lesions with further characterization according to grey white matter distribution. Methods: Sixty patients presenting clinically with multiple sclerosis were included as two groups of thir-ty each from Canadian and Pakistani nation respect-tively. Imaging was performed on 1.5 T MR system acquiring T 1 W, T 2 W, Proton density, FLAIR and T 1 W post gadolinium sequences. Lesions were counted and classified according to anatomic regions paraventri-cular, temporal lobe and juxtacortical. The juxtacorti-cal involvement of parahippocampal region consider-ing brain parenchymal involvement were classified. Zaidi N.R. 1 Former Professor of Radiology KEMU / Mayo Hospital, Lahore Ahmad M.W. 2 Medical Officer Department of Radiology, Mayo Hospital, Lahore Mehboob R. 3 Assistant Professor Department of Pathology King Edward Medical University, Lahore Results: Canadians haved more disease load as com-pare to Pakistani nation. Mean age of the patients are relatively younger in Canadians however anatomical lesional distribution in temporal lobe, paraventricular and parahippocampal region more or less same. Conclusion: Multiple sclerosis is more common amo-ng Canadian however its lesional anatomical distri-bution including parahippocampal region had no sig-nificant variation. Keywords: Multiple sclerosis (MS), Periventricular (PVC), Temporal lobe, Juxtacortical (JC) and Para-hippocampal.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».