Spinal Cord Atrophy in Multiple Sclerosis: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT BACKGROUND AND PURPOSE Spinal cord atrophy (SCA) is an important emerging outcome measure in multiple sclerosis (MS); however, there is limited consensus on the magnitude and rate of atrophy. The objective of this study was to synthesize the available data on measures of SCA in MS. METHODS Using published guidelines, relevant literature databases were searched between 1977 and 2017 for case‐control or cohort studies reporting a quantitative measure of SCA in MS patients. Random‐effects models pooled cross‐sectional measures and longitudinal rates of SCA in MS and healthy controls (HCs). Student's t ‐test assessed differences between pooled measures in patient subgroups. Heterogeneity was assessed using DerSimonian and Laird's Q ‐test and the I 2 ‐index. RESULTS A total of 1,465 studies were retrieved including 94 that met inclusion and exclusion criteria. Pooled estimates of mean cervical spinal cord (SC) cross‐sectional area (CSA) in all MS patients, relapsing‐remitting MS (RRMS), all progressive MS, secondary progressive MS (SPMS), primary‐progressive MS (PPMS), and HC were: 73.07 mm 2 (95% CI [71.52‐74.62]), 78.88 mm 2 (95% CI [76.92‐80.85]), 69.72 mm 2 (95% CI [67.96‐71.48]), 68.55 mm 2 (95% CI [65.43‐71.66]), 70.98 mm 2 (95% CI [68.78‐73.19]), and 80.87 mm 2 (95% C I [78.70‐83.04]), respectively. Pooled SC‐CSA was greater in HC versus MS ( P < .001) and RRMS versus progressive MS ( P < .001). SCA showed moderate correlations with global disability in cross‐sectional studies ( r ‐value with disability score range [−.75 to −.22]). In longitudinal studies, the pooled annual rate of SCA was 1.78%/year (95%CI [1.28‐2.27]). CONCLUSIONS The SC is atrophied in MS. The magnitude of SCA is greater in progressive versus relapsing forms and correlates with clinical disability. The pooled estimate of annual rate of SCA is greater than reported rates of brain atrophy in MS. These results demonstrate that SCA is highly relevant as an imaging outcome in MS clinical trials.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».