Correlation of cortical lesions of multiple sclerosis at double inversion recovery with cognition screening scores
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Multiple sclerosis is a chronic inflammatory disease affecting both white and gray matters of the central nervous system. It has been approved that the degree of gray matter involvement is closely associated with the degree of physical disability and the extent of cognitive impairment. Thus, it is necessary to incorporate widely available simple methods for neurocognitive evaluation and gray matter detection in the periodic assessment of MS patients that will influence treatment decisions. Objectives To assess the correlation of cortical lesions of multiple sclerosis (MS) at double inversion recovery (DIR) with cognition screening scores Methods This study was conducted on 30 patients with MS with an average age of 31.3±13.6 years. All of them underwent MRI and clinical assessment with the calculation of Expanded Disability Status Scale (EDSS), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and Symbol Digit Modality Test (SDMT) scores. The image analysis was performed by 2 reviewers for cortical lesion number, shape, and subtypes, and total lesion load. Results Both MoCA and SDMT scales had a significant inverse correlation with cortical lesions number (r=− 0.68, − 0.72) respectively and total lesion load (r=− 0.53, − 0.65) respectively. Besides, there was a significant inverse correlation between the MoCA test, varied cortical subtypes: leukocortical, juxtacortical, and intracortical subtypes (r = − 0.63, − 0.56, − 0.52) respectively, and different cortical lesion shapes: oval, wedge, and curvilinear shaped (r = − 0.62, − 0.69, − 0.49) respectively. As well, the SDMT scale showed a significant inverse correlation with varied cortical subtypes: intracortical, leukocortical, and juxtacortical subtypes (r = − 0.63, − 0.61, − 0.57) respectively, and different cortical lesion shapes: oval, curvilinear, and wedge shaped (r = − 0.61, − 0.59, − 0.46) respectively. Interestingly, there was an excellent inter-observer correlation of cortical lesion number (r = 0.96), total lesion load (r = 0.95), subtypes of cortical lesion (r = 0.94), and cortical lesion shapes (r = 0.77). Conclusion We concluded that DIR can detect cortical lesions of MS, and MRI findings were well-correlated with cognitive dysfunction in these patients.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».