MRI in the evaluation of pediatric multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
MRI plays a pivotal role in the diagnosis of multiple sclerosis (MS) in children, as it does in adults. The presence of multiple lesions in CNS locations commonly affected by MS, along with the presence of both enhancing and nonenhancing lesions, can facilitate a diagnosis of MS at the time of a first attack, whereas the accrual of serial lesions or new clinical attacks over time confirms the diagnosis in patients not meeting such criteria at onset. T2 and enhancing lesion accrual could serve as a primary outcome metric for pediatric MS clinical trials of selected therapies with anti-inflammatory activity in order to facilitate feasible trial size numbers. More-advanced MRI techniques reveal the impact of MS on tissue integrity within both T2-bright and T1-hypointense lesions and regions of normal-appearing tissue. Volumetric MRI analyses quantify the impact of MS on age-expected brain growth, and fMRI reveals activation and resting-state functional connectivity patterns in patients with pediatric MS that differ from those seen in healthy age-matched youth. Such studies are of critical importance because MS onset during childhood may profoundly influence maturing and actively myelinating neural networks. High-field MRI visualizes MS pathology at a near-microscopic level and has the potential to more fully explain mechanisms for cognitive impairment, fatigue, and disability in patients with pediatric MS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».