Magnetic Resonance Imaging of Spinal Cord Lesions in Patients with Multiple Sclerosis in Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Spinal cord lesions (SCLs) contribute to disability in multiple sclerosis (MS). Data in Saskatchewan, Canada, concerning SCLs and their association with disability levels in patients with MS are lacking. The study objectives were to identify clinicodemographic profiles of patients with MS with respect to spinal cord magnetic resonance imaging (MRI) involvement; determine the frequency of individuals with MRI SCLs; and explore differences between patients with MS with and without SCLs with respect to disability and disease-modifying therapy status. Methods: A monocentric, cross-sectional, retrospective review of prospectively collected data from 532 research-consented patients seen at Saskatoon MS Clinic was performed. Data were collected from a database and electronic medical records. Results: Of the 356 patients (66.9%) with an SCL, 180 (50.6%) had only cervical cord lesions. Median Expanded Disability Status Scale (EDSS), ambulation, and pyramidal scores of patients with SCLs were higher than those of patients without SCLs. Of patients with EDSS scores of at least 6, those with SCLs were younger than those without SCLs (P = .01). Patients with SCLs were 55% less likely to have been on continuous disease-modifying therapy since diagnosis than patients without SCLs (adjusted odds ratio, 0.45; 95% CI, 0.25–0.81; P = .008). Conclusions: Prevalence and association with disability of SCLs in patients with MS are comparable with existing literature. Patients with MS with SCLs have higher levels of disability and attain EDSS scores of at least 6 at a younger age.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».