Characterizing 1-year development of cervical cord atrophy across different MS phenotypes: A voxel-wise, multicentre analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Spatio-temporal evolution of cord atrophy in multiple sclerosis (MS) has not been investigated yet. Objective: To evaluate voxel-wise distribution and 1-year changes of cervical cord atrophy in a multicentre MS cohort. Methods: Baseline and 1-year 3D T1-weighted cervical cord scans and clinical evaluations of 54 healthy controls (HC) and 113 MS patients (14 clinically isolated syndromes (CIS), 77 relapsing-remitting (RR), 22 progressive (P)) were used to investigate voxel-wise cord volume loss in patients versus HC, 1-year volume changes and clinical correlations (SPM12). Results: MS patients exhibited baseline cord atrophy versus HC at anterior and posterior/lateral C1/C2 and C4–C6 ( p < 0.05, corrected). While CIS patients showed baseline volume increase at C4 versus HC ( p < 0.001, uncorrected), RRMS exhibited posterior/lateral C1/C2 atrophy versus CIS, and PMS showed widespread cord atrophy versus RRMS ( p < 0.05, corrected). At 1 year, 13 patients had clinically worsened. Cord atrophy progressed in MS, driven by RRMS, at posterior/lateral C2 and C3–C6 ( p < 0.05, corrected). CIS patients showed no volume changes, while PMS showed circumscribed atrophy progression. Baseline cord atrophy at posterior/lateral C1/C2 and C3–C6 correlated with concomitant and 1-year disability ( r = −0.40/–0.62, p < 0.05, corrected). Conclusions: Voxel-wise analysis characterized spinal cord neurodegeneration over 1 year across MS phenotypes and helped to explain baseline and 1-year 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».