A surface‐in gradient of thalamic damage evolves in pediatric multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Central nervous system pathology in multiple sclerosis includes both focal inflammatory perivascular injury and injury to superficial structures, including the subpial region of the cortex, which reportedly exhibits a gradient of damage from the surface inward. We assessed how early in the multiple sclerosis course a "surface-in" process of injury suggesting progressive biology may begin. METHODS: We focused on the thalamus, which notably has both a cerebrospinal fluid (CSF) interface and a white matter interface. Thalamic volume trajectories were assessed in a prospectively followed cohort of children from initial presentation with either multiple sclerosis or monophasic acquired demyelination, and healthy controls. Voxelwise volume changes were calculated using deformation-based morphometry, and analyzed in relation to distance from the CSF interface by mixed effects modeling and semiparametric smoothing methods. RESULTS: Twenty-seven children with multiple sclerosis and 73 children with monophasic demyelination were prospectively followed with yearly brain scans (mean follow-up = 4.6 years, standard deviation = 1.9). A total of 282 healthy children with serial scans were included as controls. Relative to healthy controls, children with multiple sclerosis and children with monophasic demyelination demonstrated volume loss in thalamic regions adjacent to the white matter. However, only children with multiple sclerosis exhibited an additional surface-in gradient of thalamic injury on the ventricular side, which was already notable in the first year of clinical disease (asymptote estimate = 3.01, 95% confidence interval [CI] = 1.44-4.58, p = 0.0002) and worsened over time (asymptote:time estimate = 0.33, 95% CI = 0.12-0.54, p = 0.0021). INTERPRETATION: Our results suggest that a multiple sclerosis disease-specific surface-in process of damage can manifest at the earliest stages of the disease. ANN NEUROL 2019;85:340-351.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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)
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