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Enregistrement W2399400908 · doi:10.1016/j.nicl.2016.05.014

Quantifying visual pathway axonal and myelin loss in multiple sclerosis and neuromyelitis optica

2016· article· en· W2399400908 sur OpenAlexaff
Praveena Manogaran, Irene M. Vavasour, Alex P. Lange, Yinshan Zhao, Katrina McMullen, Alexander Rauscher, Robert Carruthers, David K.B. Li, Anthony Traboulsee, Shannon Kolind

Notice bibliographique

RevueNeuroImage Clinical · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptic neuritisMultiple sclerosisNerve fiber layerNeuromyelitis opticaOptic nerveOphthalmologyMedicineMyelinRetinalGanglion cell layerInner plexiform layerWhite matterRetinal ganglion cellInner nuclear layerPathologyCentral nervous systemMagnetic resonance imagingInternal medicineRadiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The optic nerve is frequently injured in multiple sclerosis and neuromyelitis optica, resulting in visual dysfunction, which may be reflected by measures distant from the site of injury. OBJECTIVE: To determine how retinal nerve fiber layer as a measure of axonal health, and macular volume as a measure of neuronal health are related to changes in myelin water fraction in the optic radiations of multiple sclerosis and neuromyelitis optica participants with and without optic neuritis and compared to healthy controls. METHODS: 12 healthy controls, 42 multiple sclerosis (16 with optic neuritis), and 10 neuromyelitis optica participants (8 with optic neuritis) were included in this study. Optical coherence tomography assessment involved measurements of the segmented macular layers (total macular, ganglion cell layer, inner plexiform layer, and inner nuclear layer volume) and paripapillary retinal nerve fiber layer thickness. The MRI protocol included a 32-echo T2-relaxation GRASE sequence. Average myelin water fraction values were calculated within the optic radiations as a measure of myelin density. RESULTS: Multiple sclerosis and neuromyelitis optica eyes with optic neuritis history had lower retinal nerve fiber layer thickness, total macular, ganglion cell and inner plexiform layer volumes compared to eyes without optic neuritis history and controls. Inner nuclear layer volume increased in multiple sclerosis with optic neuritis history (mean = 0.99 mm(3), SD = 0.06) compared to those without (mean = 0.97 mm(3), SD = 0.06; p = 0.003). Mean myelin water fraction in the optic radiations was significantly lower in demyelinating diseases (neuromyelitis optica: mean = 0.098, SD = 0.01, multiple sclerosis with optic neuritis history: mean = 0.096, SD = 0.01, multiple sclerosis without optic neuritis history: mean = 0.098, SD = 0.02; F3,55 = 3.35, p = 0.03) compared to controls. Positive correlations between MRI and optical coherence tomography measures were also apparent (retinal nerve fiber layer thickness and ganglion cell layer thickness: r = 0.25, p = 0.05, total macular volume and inner plexiform layer volume: r = 0.27, p = 0.04). CONCLUSIONS: The relationship between reductions in OCT measures of neuro-axonal health in the anterior visual pathway and MRI-based measures of myelin health in the posterior visual pathway suggests that these measures may be linked through bidirectional axonal degeneration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,273
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,138 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations51
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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