ADHD and Canadian youth: an evaluation of the neurocognitive disorder’s impact on criminal justice assessment, management, and policy
Notice bibliographique
Résumé
Intervertebral disc degeneration is a prevalent phenomenon associated with back pain. It is of critical clinical interest to discriminate disc health and identify early stages of degeneration. Traditional clinical T2-weighted magnetic resonance imaging (MRI), assessed using the Pfirrmann classification system, is subjective and fails to adequately capture initial degenerative changes. Emerging quantitative MRI techniques offer a solution. Specifically, T2* mapping images water mobility in the macromolecular network, and our preliminary ex vivo work shows high predictability of the disc's glycosaminoglycan content (s-GAG) and residual mechanics. The present study expands upon this work to predict the biochemical and biomechanical properties in vivo and assess their relationship with both age and Pfirrmann grade. Eleven asymptomatic subjects (range: 18-62 yrs) were enrolled and imaged using a 3T MRI scanner. T2-weighted images (Pfirrmann grade) and quantitative T2* maps (predict s-GAG and residual stress) were acquired. Surface maps based on the distribution of these properties were generated and integrated to quantify the surface volume. Correlational analyses were conducted to establish the relationship between each metric of disc health derived from the quantitative T2* maps with both age and Pfirrmann grade, where an inverse trend was observed. Furthermore, the nucleus pulposus (NP) signal in conjunction with volumetric surface maps provided the ability to discern differences during initial stages of disc degeneration. This study highlights the ability of T2* mapping to noninvasively assess the s-GAG content, residual stress, and distributions throughout the entire disc, which may provide a powerful diagnostic tool for disc health assessment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».