Nonlesional diffusely abnormal appearing white matter in clinically isolated syndrome: Prevalence, association with clinical and MRI features, and risk for conversion to multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: While diffusely abnormal white matter (DAWM) is a nonlesional MRI abnormality identified in ∼25% of patients with multiple sclerosis (MS), it has yet to be investigated in patients at an earlier disease stage, namely clinically isolated syndrome (CIS). The goals of this study were to (1) determine the prevalence of DAWM in patients with a CIS suggestive of MS, (2) evaluate the association between DAWM and demographic, clinical, and MRI features, and (3) evaluate the prognostic significance of DAWM on conversion from CIS to MS. METHODS: One hundred and forty-two CIS participants were categorized into DAWM and non-DAWM groups at baseline and followed for up to 24 months or until MS diagnosis. The primary outcome was conversion to MS (2005 McDonald criteria) within 6 months. RESULTS: lesion volume. DAWM was associated with an increased risk of conversion to MS over 6 months after adjustment for age and disability (hazard ratio [HR] = 2.24, p = 0.004). This association remained at a trend-level after adjustment for high-risk imaging features (HR = 1.68, p = 0.10). CONCLUSIONS: DAWM is present in a similar proportion of patients with CIS and clinically definite MS, and it is associated with increased risk of conversion to MS over 6 months.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».