Cervical cord myelin abnormality is associated with clinical disability in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Myelin water imaging (MWI) was recently optimized to provide quantitative in vivo measurement of spinal cord myelin, which is critically involved in multiple sclerosis (MS) disability. OBJECTIVE: To assess cervical cord myelin measurements in relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS) and progressive multiple sclerosis (ProgMS) participants and evaluate the correlation between myelin measures and clinical disability. METHODS: We used MWI data from 35 RRMS, 30 ProgMS, and 28 healthy control (HC) participants collected at cord level C2/C3 on a 3 T magnetic resonance imaging (MRI) scanner. Myelin heterogeneity index (MHI), a measurement of myelin variability, was calculated for whole cervical cord, global white matter, dorsal column, lateral and ventral funiculi. Correlations were assessed between MHI and Expanded Disability Status Scale (EDSS), 9-Hole Peg Test (9HPT), timed 25-foot walk, and disease duration. RESULTS: = 0.45-0.52). CONCLUSION: Myelin abnormalities within clinically eloquent areas are related to clinical disability. MWI metrics have a potential role for monitoring subclinical disease progression and adjudicating treatment efficacy for new therapies targeting ProgMS.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».