MRI Quantification of Spinal Cord Atrophy in Multiple Sclerosis: A Systematic Review and Meta-Analysis (P3.016)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To perform a systematic review and meta-analysis of spinal cord(SC) atrophy in multiple sclerosis(MS). Background: SC atrophy is emerging as an important imaging outcome measure in MS given its significant correlation with clinical disability, particularly in progressive MS. However, to date, a comprehensive review of reference ranges for SC atrophy in MS has not been reported, which would support its use in clinical trial settings. Methods: We performed a systematic review and meta-analysis using multiple literature databases in line with widely-accepted PRISMA guidelines. A search protocol was developed using Medical Subject headings(MeSH) and key words focused on upper-cervical SC cross-sectional area(SC-CSA) as a measure of SC atrophy in MS with studies published between 1/1/1977-6/1/2015. Two reviewers independently assessed and abstracted titles/abstracts, and data. Meta-analysis used random-effects modelling to compare pooled estimates of SC atrophy between MS subtypes and healthy controls(HCs). Heterogeneity was assessed using DerSimonian and Laird’s Q-test. Results: 78 eligible studies(59 cross-sectional, 19 longitudinal) met inclusion and exclusion criteria. Using SC-CSA, atrophy was more prominent in MS vs. HCs, and in progressive vs. relapsing-remitting MS(RRMS). Specifically, the pooled estimated mean SC-CSA in HCs, RRMS, and progressive MS was 81.1mm2 (95[percnt] CI: 80.7-81.4), 77.6mm2 (95[percnt] CI: 77.4-77.8), and 69.9mm2 (95[percnt] CI: 69.7-70.1) respectively (both comparisons p<0.001). SC atrophy correlated well with the Expanded Disability Status Scale score(r-value range: -0.75 to -0.22). In longitudinal studies, SC atrophy rates were greater in MS vs. HCs, and in progressive vs. relapsing MS, with annualized rates of atrophy ranging from -0.27[percnt] to -4.26[percnt]. Conclusions: SC atrophy reliably differentiates between MS and HCs and between MS subtypes, and correlates strongly with clinical disability. Our findings support the validity of SC atrophy as an imaging outcome measure in clinical trial settings and suggests that this measure may eventually be a viable clinical prognostic tool.
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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 | 0,019 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».