Five-year longitudinal changes in quantitative spinal cord MRI in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The spinal cord (SC) is highly relevant to disability in multiple sclerosis (MS), but few studies have evaluated longitudinal changes in quantitative spinal cord magnetic resonance imaging (SC-MRI). Objectives: The aim of this study was to characterize the relationships between 5-year changes in SC-MRI with disability in MS. Methods: In total, 75 MS patients underwent 3 T SC-MRI and clinical assessment (expanded disability status scale (EDSS) and MS functional composite (MSFC)) at baseline, 2 and 5 years. SC-cross-sectional area (CSA) and diffusion-tensor indices (fractional anisotropy (FA), mean, perpendicular, parallel diffusivity (MD, λ ⊥ , λ || ) and magnetization transfer ratio (MTR)) were extracted at C3–C4. Mixed-effects regression incorporating subject-specific slopes assessed longitudinal change in SC-MRI measures. Results: SC-CSA and MTR decreased ( p = 0.009, p = 0.03) over 5.1 years. There were moderate correlations between 2- and 5-year subject-specific slopes of SC-MRI indices and follow-up EDSS scores (Pearson’s r with FA = −0.23 ( p < 0.001); MD = 0.31 ( p < 0.001); λ ⊥ = 0.34 ( p < 0.001); λ || = −0.12 ( p = 0.05), MTR = −0.37 ( p < 0.001); SC-CSA = −0.47 ( p < 0.001) at 5 years); MSFC showed similar trends. The 2- and 5-year subject-specific slopes were robustly correlated ( r = 0.93–0.97 for FA, λ ⊥ , SC-CSA and MTR, all ps < 0.001). Conclusion: In MS, certain quantitative SC-MRI indices change over 5 years, reflecting ongoing tissue changes. Subject-specific trajectories of SC-MRI index change at 2 and 5 years are strongly correlated and highly relevant to follow-up disability. These findings suggest that individual dynamics of change should be accounted for when interpreting longitudinal SC-MRI measures and that measuring short-term change is predictive of long-term clinical disability.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».