Increased mean R2* in the deep gray matter of multiple sclerosis patients: Have we been measuring atrophy?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Magnetic resonance relaxometry studies in multiple sclerosis (MS) have suggested that iron accumulates within deep gray matter (DGM) structures early in the disease course. However, the commonly utilized mean R2* and magnetic susceptibility measures reflect regional iron concentration but not a structure's total iron content. Thus, tissue atrophy could impact mean R2* and magnetic susceptibility estimates. PURPOSE: To demonstrate that both average iron concentration and total iron content need to be reported in order to distinguish between atrophy-related and definite magnetic susceptibility changes. STUDY TYPE: Observational. POPULATION: The study was performed on 30 healthy controls (HCs) and 39 people with definite MS. FIELD STRENGTH/SEQUENCE: 3T Philips Achieva using an 8-channel SENSE head coil. R2* data were acquired using a multiecho gradient echo sequence and diffusion tensor imaging data were acquired using an echo-planar sequence. ASSESSMENT: ) and compared to the mean R2* as a measure of iron concentration. STATISTICAL TEST: Significant group differences were investigated in a linear regression model. All DGM structures were assessed individually and the significance threshold was adjusted using the Bonferroni-Holm correction for multiple comparisons. RESULTS: in patients was found to be lower in the thalamus and the caudate (P = 0.0011) compared to HCs, and similar between the two cohorts in the other DGM regions. DATA CONCLUSION: as an additional metric to account for the effects of tissue atrophy when assessing tissue content changes, such as iron deposition or loss. LEVEL OF EVIDENCE: 1 Technical Efficacy: Stage 1 J. Magn. Reson. Imaging 2019;50:201-208.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».