Global loss of myelin water over 5 years in multiple sclerosis normal-appearing white matter
Notice bibliographique
Résumé
Background: Reduced myelin water fraction (MWF, a marker for myelin), increased geometric mean T 2 (ieGMT 2 , reflecting intra/extracellular water properties), and increased T 1 (related to total water content) have been observed in cross-sectional studies of multiple sclerosis (MS) normal-appearing white matter (NAWM). Objective: To assess longitudinal changes of magnetic resonance (MR) measures in relapsing-remitting MS (RRMS) brain NAWM. Methods: A total of 11 subjects with RRMS and 4 controls were scanned on a 3T MRI at baseline and long-term follow-up (LTFU; 3.2–5.8 years) with a 32-echo T 2 relaxation and an inversion recovery T 1 sequence. For every voxel, MWF, ieGMT 2 , and T 1 were obtained. Mean, peak height, and peak location from NAWM mask-based histograms were determined. Results: In MS subjects, NAWM MWF mean decreased by 8% ( p = 0.0016). No longitudinal changes were measured in T 1 or ieGMT 2 . There was no relationship between change in any MR metric and change in EDSS. Control white matter showed no differences over time in any metric. Conclusion: The decreases we observed in MWF suggest that changes in myelin integrity and loss of myelin may be occurring diffusely and over long time periods in the MS brain. The timescale of these changes indicates that chronic, progressive myelin damage is an evolving process occurring over many years.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».