Monitoring for myelopathic progression with multiparametric quantitative MRI
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with mild degenerative cervical myelopathy (DCM) are often managed non-operatively, and surgery is recommended if neurological progression occurs. However, detection of progression is often subjective. Quantitative MRI (qMRI) directly measures spinal cord (SC) tissue changes, detecting axonal injury, demyelination, and atrophy. This longitudinal study compared multiparametric qMRI with clinical measures of progression in non-operative DCM patients. METHODS: 26 DCM patients were followed. Clinical data included modified Japanese Orthopedic Association (mJOA) and additional assessments. 3T qMRI data included cross sectional area, diffusion fractional anisotropy, magnetization transfer ratio, and T2*-weighted white/grey matter signal ratio, extracted from the compressed SC and above/below. Progression was defined as 1) patients' subjective impression, 2) 2-point mJOA decrease, 3) ≥3 clinical measures worsening ≥5%, 4) increased compression on MRI, or 5) ≥1 of 10 qMRI measures or composite score worsening (p < 0.004, corrected). RESULTS: Follow-up (13.5 ± 4.9 months) included mJOA in all 26 patients, MRI in 25, and clinical/qMRI in 22. 42.3% reported subjective worsening, compared with mJOA (11.5%), MRI (20%), comprehensive assessments (54.6%), and qMRI (68.2%). Relative to subjective worsening, qMRI showed 100% sensitivity and 53.3% specificity compared with comprehensive assessments (75%, 60%), mJOA (27.3%, 100%), and MRI (18.2%, 81.3%). A decision-making algorithm incorporating qMRI identified progression and recommended surgery for 11 subjects (42.3%). CONCLUSIONS: Quantitative MRI shows high sensitivity to detect myelopathic progression. Our results suggest that neuroplasticity and behavioural adaptation may mask progressive SC tissue injury. qMRI appears to be a useful method to confirm subtle myelopathic progression in individual patients, representing an advance toward clinical translation of qMRI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».