The relationship between white matter fiber damage and gray matter perfusion in large-scale functionally defined networks in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent studies utilizing perfusion as a surrogate of cortical integrity show promise for overall cognition, but the association between white matter (WM) damage and gray matter (GM) integrity in specific functional networks is not previously studied. OBJECTIVE: To investigate the relationship between WM fiber integrity and GM node perfusion within six functional networks of relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS) and secondary progressive multiple sclerosis (SPMS) patients. METHODS: Magnetic resonance imaging (MRI) and neurocognitive testing were performed on 19 healthy controls (HC), 39 RRMS, and 45 SPMS patients. WM damage extent and severity were quantified with T2-hyper/T1-hypointense (T2h/T1h) lesion volume and degree of perfusion reduction in lesional and normal-appearing white matter (NAWM), respectively. A two-step linear regression corrected for confounders was employed. RESULTS: = 0.39-0.62, p < 0.0001) WM regions-but was not significantly associated ( p > 0.01) with WM fiber damage extent (i.e. T2h/T1h lesion volumes). CONCLUSION: Overall, GM node perfusion was associated with severity rather than extent of WM network damage, supporting a primary etiology of GM hypoperfusion.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».