Impact of immunoablation and autologous hematopoietic stem cell transplantation on gray and white matter atrophy in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immunoablation and autologous hematopoietic stem cell transplantation (IA/aHSCT) halts relapses, white matter (WM) lesion formation, and pathological whole-brain (WB) atrophy in multiple sclerosis (MS) patients. Whether the latter was due to effects on gray matter (GM) or WM warranted further exploration. OBJECTIVE: To model GM and WM volume changes after IA/aHSCT to further understand the effects seen on WB atrophy. METHODS: GM and WM volume changes were calculated from serial baseline and follow-up magnetic resonance imaging (MRI) ranging from 1.5 to 10.5 years in 19 MS patients treated with IA/aHSCT. A mixed-effects model with two predictors (total busulfan dose and baseline T1-weighted WM lesion volume "T1LV") characterized the time-courses after IA/aHSCT. RESULTS: Accelerated short-term atrophy of 2.1% and 3.2% occurred in GM and WM, respectively, on average. Both busulfan dose and T1LV were significant predictors of WM atrophy, whereas only busulfan was a significant predictor of GM atrophy. Compared to baseline, a significant reduction in GM atrophy, not WM atrophy, was found. The average rates of long-term GM and WM atrophy were -0.18%/year (standard error (SE): 0.083) and -0.07%/year (SE: 0.14), respectively. CONCLUSION: Chemotherapy-related toxicity affected both GM and WM. WM was further affected by focal T1-weighted lesion-related pathologies. Long-term rates of GM and WM atrophy were comparable to those of normal-aging.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».