The central vein sign and its clinical evaluation for the diagnosis of multiple sclerosis: a consensus statement from the North American Imaging in Multiple Sclerosis Cooperative
Notice bibliographique
Résumé
The central vein sign (CVS) has been proposed as a novel MRI biomarker to improve the accuracy and speed of multiple sclerosis (MS) diagnosis. This Consensus Statement from the NAIMS Cooperative provides a roadmap to help radiologists and neurologists to better understand, refine, standardize and evaluate the CVS in the diagnosis of MS. Over the past few years, MRI has become an indispensable tool for diagnosing multiple sclerosis (MS). However, the current MRI criteria for MS diagnosis have imperfect sensitivity and specificity. The central vein sign (CVS) has recently been proposed as a novel MRI biomarker to improve the accuracy and speed of MS diagnosis. Evidence indicates that the presence of the CVS in individual lesions can accurately differentiate MS from other diseases that mimic this condition. However, the predictive value of the CVS for the development of clinical MS in patients with suspected demyelinating disease is still unknown. Moreover, the lack of standardization for the definition and imaging of the CVS currently limits its clinical implementation and validation. On the basis of a thorough review of the existing literature on the CVS and the consensus opinion of the members of the North American Imaging in Multiple Sclerosis (NAIMS) Cooperative, this article provides statements and recommendations aimed at helping radiologists and neurologists to better understand, refine, standardize and evaluate the CVS in the diagnosis of MS.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».