Evolution of regional brain atrophy in children with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
While multiple sclerosis (MS) has classically been considered to be a white matter disease, it is now clear that gray matter changes are seen at onset. Importantly, regional gray matter atrophy correlates strongly with motor outcomes in adult patients.1 Individuals with pediatric-onset MS have greater disease burden, as evidenced by higher relapse rate2 and increased lesion volume and atrophy on MRI3 than those with adult-onset MS. Furthermore, cognitive decline may be seen as early as 2 years after diagnosis in this population.4 Importantly, studies of structural correlates of disease progression in pediatric-onset MS must take the dynamic and maturational changes known to occur in the pediatric brain into account, including age- and sex-specific growth in some areas and regression and pruning in others.5 To this end, previous studies focused on white matter tracts and head size in pediatric-onset MS, and showed alterations in growth trajectories in patients with pediatric-onset MS in comparison with healthy youth.6 Others have demonstrated the extent of gray matter injury in the pediatric MS population, but have largely focused on specific deep gray matter structures.7 Much less is known about the dynamic pattern of growth and regression of various gray matter regions, and their relationship to outcomes in the pediatric patients with MS.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».