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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».