Intra‐ and inter‐site reproducibility of human brain single‐voxel proton MRS at 3 T
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Clinical trials that involve participants from multiple sites necessitate standardized and reliable quantitative MRI outcomes to detect significant group differences over time. Metabolite concentrations measured by proton MRS ( 1 H‐MRS) provide valuable information about in vivo metabolism of the central nervous system, but can vary based on the acquisition and quantitation methods used by different MR sites. Therefore, we investigated the intra‐ and inter‐site reproducibility of metabolite concentrations measured by 1 H‐MRS on MRI scanners from a single manufacturer across six sites. Methods Five healthy controls were scanned twice within 24 h at six participating 3 T MR sites with large single‐voxel PRESS ( T E/ T R/NSA = 36 ms/4000 ms/56) and anatomical images for voxel positioning and correction of partial volume relaxation. Absolute metabolite concentrations were calculated relative to the T 1 and T 2 relaxation corrected signal from water. Intra‐ and inter‐site reproducibility was assessed using Bland–Altman plots and intra‐ and inter‐site coefficient of variation (CoV) as well as intra‐ and inter‐site intra‐class correlation coefficient. Results The median intra‐site CoVs for the five major metabolite concentrations ([NAA], [tCr], [Glu], [tCho] and [Ins]) were between 2.5 and 5.3%. Inter‐site CoVs were also low, with the median CoVs for all metabolites between 3.7 and 6.4%. Metabolite concentrations were robust to small inconsistencies in voxel placement and site was not the driving factor in the variance of the measurement of any metabolite concentration. Between‐subject differences accounted for the majority of the concentration variability for creatine, choline and myo ‐inositol (42–65% of the variance). Conclusion A large single‐voxel 1 H‐MRS acquisition from a single manufacturer's MRI scanner is highly reproducible and reliable for multi‐site clinical trials.
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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 | 0,001 | 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 ».