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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».