Upper motor neuron evaluation in multiple sclerosis patients treated with Sativex<sup>®</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Background Spasticity in multiple sclerosis (MS) results from an imbalance of inputs from descending pathways to the spinal motor circuits, as well as from a damage of the corticospinal tract (CST). Objectives To assess CST impairment in MS patients with and without spasticity and to evaluate its evolution under Sativex® treatment. Methods Ten MS patients with spasticity (“cases”) underwent clinical (EDSS, 9-hole Peg, Ashworth scale, Timed 25-Foot Walk, and NRS for spasticity), MRI (CST fractional anisotropy [FA]), and electrophysiological (central motor conduction time [CMCT] and H/M ratio) evaluations at baseline and after 12 months. We selected 20 MS patients without spasticity as control group at baseline. Results At baseline, cases showed a lower CST FA (0.492±0.045 vs 0.543±0.047; P=.01) and a higher CMCT (P=.001) compared to the control group. No correlations were found between clinical, electrophysiological, and MRI features. After 12 months, cases showed a decrease in non-prevalent degree of impairment (PDI) side FA (0.502±0.023 vs 0.516±0.033; P=.01) without differences for electrophysiological features compared to baseline. Treatment with Sativex® resulted in a reduction of NRS for spasticity (P=.01). Conclusions We confirm the presence of CST impairment in MS patients with spasticity. We did not identify structural/electrophysiological correlates that could explain Sativex® clinical effect.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».