Value of 3T Susceptibility-Weighted Imaging in the Diagnosis of Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Previous studies have suggested that the central vein sign and iron rims are specific features of MS lesions. Using 3T SWI, we aimed to compare the frequency of lesions with central veins and iron rims in patients with clinically isolated syndrome and MS-mimicking disorders and test their diagnostic value in predicting conversion from clinically isolated syndrome to MS. MATERIALS AND METHODS: For each patient, we calculated the number of brain lesions with central veins and iron rims. We then identified a simple rule involving an absolute number of lesions with central veins and iron rims to predict conversion from clinically isolated syndrome to MS. Additionally, we tested the diagnostic performance of central veins and iron rims when combined with evidence of dissemination in space. RESULTS: We included 112 patients with clinically isolated syndrome and 35 patients with MS-mimicking conditions. At follow-up, 94 patients with clinically isolated syndrome developed MS according to the 2017 McDonald criteria. Patients with clinically isolated syndrome had a median of 2 central veins (range, 0-19), while the non-MS group had a median of 1 central vein (range, 0-6). Fifty-six percent of patients who developed MS had ≥1 iron rim, and none of the patients without MS had iron rims. The sensitivity and specificity of finding ≥3 central veins and/or ≥1 iron rim were 70% and 86%, respectively. In combination with evidence of dissemination in space, the 2 imaging markers had higher specificity than dissemination in space and positive findings of oligoclonal bands currently used to support the diagnosis of MS. CONCLUSIONS: A single 3T SWI scan offers valuable diagnostic information, which has the potential to prevent MS misdiagnosis.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».