Changes in structural network are associated with cortical demyelination in early multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of this study was to investigate the interplay between structural connectivity and cortical demyelination in early multiple sclerosis. About 27 multiple sclerosis patients and 18 age‐matched controls underwent two MRI scanning sessions. The first was done at 7T and involved acquiring quantitative T 1 and T 2 * high‐resolution maps to estimate cortical myelination. The second was done on a Connectom scanner and consisted of acquiring high angular resolution diffusion‐weighted images to compute white matter structural connectivity metrics: strength, clustering and local efficiency. To further investigate the interplay between structural connectivity and cortical demyelination, patients were divided into four groups according to disease‐duration: 0–1 year, 1–2 years, 2–3 years, and >3 years. ANOVA and Spearman's correlations were used to highlight relations between metrics. ANOVA detected a significant effect between disease duration and both cortical myelin ( p = 2 × 10 −8 ) and connectivity metrics ( p < 10 −4 ). We observed significant cortical myelin loss in the shorter disease‐duration cohorts (0–1 year, p = .0015), and an increase in connectivity in the longer disease‐duration cohort (2–3 years, strength: p = .01, local efficiency: p = .002, clustering: p = .001). Moreover, significant covariations between myelin estimation and white matter connectivity metrics were observed: Spearman's Rho correlation coefficients of 0.52 ( p = .0003), 0.55 ( p = .0001), and 0.53 ( p = .0001) for strength, local efficiency, and clustering, respectively. An association between cortical myelin loss and changes in white matter connectivity in early multiple sclerosis was detected. These changes in network organization might be the result of compensatory mechanisms in response to the ongoing cortical diffuse damage in the early stages of multiple sclerosis.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».