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Enregistrement W2945132366 · doi:10.1136/jnnp-2018-320249

Attack-related damage of thalamic nuclei in neuromyelitis optica spectrum disorders

2019· article· en· W2945132366 sur OpenAlexaff
Athina Papadopoulou, Frederike Cosima Oertel, Laura Gaetano, Joseph Kuchling, Hanna Zimmermann, Claudia Chien, Nadja Siebert, Susanna Asseyer, Judith Bellmann–Strobl, Klemens Ruprecht, M. Mallar Chakravarty, Michael Scheel, Stefano Magon, Jens Wuerfel, Friedemann Paul, Alexander U. Brandt

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Neurosurgery & Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMyelitisNeuromyelitis opticaLateral geniculate nucleusOptic neuritisMedicineMagnetic resonance imagingOphthalmologyNeuroradiologyBrainstemRetinalSpinal cordMultiple sclerosisPathologyNeuroscienceRetinaPsychologyInternal medicineNeurologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives In neuromyelitis optica spectrum disorders (NMOSD) thalamic damage is controversial, but thalamic nuclei were never studied separately. We aimed at assessing volume loss of thalamic nuclei in NMOSD. We hypothesised that only specific nuclei are damaged, by attacks affecting structures from which they receive afferences: the lateral geniculate nucleus (LGN), due to optic neuritis (ON) and the ventral posterior nucleus (VPN), due to myelitis. Methods Thirty-nine patients with aquaporin 4-IgG seropositive NMOSD (age: 50.1±14.1 years, 36 women, 25 with prior ON, 36 with prior myelitis) and 37 healthy controls (age: 47.8 ± 12.5 years, 32 women) were included in this cross-sectional study. Thalamic nuclei were assessed in magnetic resonance images, using a multi-atlas-based approach of automated segmentation. Retinal optical coherence tomography was also performed. Results Patients with ON showed smaller LGN volumes (181.6±44.2 mm3) compared with controls (198.3±49.4 mm3; B=−16.97, p=0.004) and to patients without ON (206.1±50 mm3; B=−23.74, p=0.001). LGN volume was associated with number of ON episodes (Rho=−0.536, p<0.001), peripapillary retinal nerve fibre layer thickness (B=0.70, p<0.001) and visual function (B=−0.01, p=0.002). Although VPN was not smaller in patients with myelitis (674.3±67.5 mm3) than controls (679.7±68.33; B=−7.36, p=0.594), we found reduced volumes in five patients with combined myelitis and brainstem attacks (B=−76.18, p=0.017). Volumes of entire thalamus and other nuclei were not smaller in patients than controls. Conclusion These findings suggest attack-related anterograde degeneration rather than diffuse thalamic damage in NMOSD. They also support a potential role of LGN volume as an imaging marker of structural brain damage in these patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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