Clinically detectable structural abnormalities in pediatric‐onset multiple sclerosis: A large‐scale magnetic resonance imaging analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple Sclerosis is characterized by neural demyelination. Structural magnetic resonance imaging (MRI) provides soft tissue contrast, which forms the basis of techniques for extracting regional biomarkers across a participant's brain. OBJECTIVES: To investigate the clinical presentation of multiple sclerosis in a large-scale MRI analysis that includes thorough consideration of extractable structural measurements (average and variability of regional cortical thicknesses, cortical surface measurements, and volumes). METHODS: We performed a large-scale retrospective analysis of 370 T1 structural volumetric MRIs from 64 participants with multiple sclerosis and compared them with a large cohort of neurotypical participants, consisting of 993 MRIs from 988 participants. Regionally distributed measurements of cortical thickness (average and standard deviation) were extracted along with surface area, surface curvature, and volumetric measurements. RESULTS: The largest observed finding involved regionally distributed reductions in average cortical thickness, with the parahippocampal region exhibiting the largest effect size, a finding that may be linked with known hippocampal atrophy in multiple sclerosis. Group-wise differences were also observed in terms of distributed volume, surface area, and surface curvature measurements. CONCLUSIONS: Participants with pediatric-onset multiple sclerosis present clinically with a variety of structural abnormalities, including perirhinal cortex thickness abnormalities not previously reported in the literature.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».