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Enregistrement W2435846662 · doi:10.1148/radiol.2016160060

Cerebral Microbleeds in Multiple Sclerosis Evaluated on Susceptibility-weighted Images and Quantitative Susceptibility Maps: A Case-Control Study

2016· article· en· W2435846662 sur OpenAlexaff
Robert Zivadinov, Deepa P. Ramasamy, Ralph R. H. Benedict, Paul Polak, Jesper Hagemeier, Christopher Magnano, Michael G. Dwyer, Niels Bergsland, Nicola Bertolino, Bianca Weinstock‐Guttman, Channa Kolb, David Hojnacki, David Utriainen, E. Mark Haacke, Ferdinand Schweser

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSusceptibility weighted imagingMultiple sclerosisMagnetic resonance imagingInternal medicineAnalysis of varianceExact testRadiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To assess cerebral microbleed (CMB) prevalence in patients with multiple sclerosis (MS) and clinically isolated syndrome (CIS) and associations with clinical outcomes. Materials and Methods CMBs are associated with aging and neurodegenerative disorders. The prevalence of CMBs has not previously been well established. In this study, 445 patients with MS (266 with relapsing-remitting MS, 138 with secondary progressive MS, and 41 with primary progressive MS), 45 patients with CIS, 51 patients with other neurological diseases, and 177 healthy control subjects (HCs) underwent 3-T magnetic resonance (MR) imaging and clinical examinations. A subset of 168 patients with MS and 50 HCs underwent neuropsychological testing. Number of CMBs was assessed on susceptibility-weighted minimum intensity projections by using the Microbleed Anatomic Rating Scale; volume was calculated by using quantitative susceptibility maps. Differences between groups were analyzed with the χ2 test, Fisher exact test, Student t test, and analysis of variance; associations of CMBs with clinical and other MR imaging outcomes were explored with correlation and regression analyses. Because CMB frequency increases with age, prevalence was investigated in participants at least 50 years of age and younger than 50 years. Results Significantly more patients with MS than HCs had CMBs (19.8% vs 7.4%, respectively; P = .01) in the group at least 50 years old. A trend toward greater presence of CMBs was found in patients with MS (P = .016) and patients with CIS who were younger than 50 years (P = .039) compared with HCs. In regression analysis adjusted for age, hypertension, and normalized brain volume, increased number of CMBs was significantly associated with increased physical disability in the MS population (R2 = 0.23, P < .0001). In correlation analysis, increased number of CMBs was significantly associated with deteriorated auditory and verbal learning and memory (P = .006) and visual information processing speed trends (P = .049) in patients with MS. Conclusion Monitoring CMBs may be relevant in patients with MS and CIS at higher risk for developing cognitive and physical disability. © RSNA, 2016 Online supplemental material is available for this article.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,259 · 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.

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

Citations70
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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