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Enregistrement W3212297535 · doi:10.1111/jon.12945

Diffusely abnormal white matter in multiple sclerosis

2021· review· en· W3212297535 sur OpenAlexaff
James Cairns, Irene M. Vavasour, Anthony Traboulsee, Robert Carruthers, Shannon Kolind, David K.B. Li, George R. Moore, Cornelia Laule

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroimaging · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWhite matterMultiple sclerosisAbnormalityPathologyMagnetic resonance imagingMyelinLesionNeuroimagingRadiologyCentral nervous systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract MRI enables detailed in vivo depiction of multiple sclerosis (MS) pathology. Localized areas of MS damage, commonly referred to as lesions, or plaques, have been a focus of clinical and research MRI studies for over four decades. A nonplaque MRI abnormality which is present in at least 25% of MS patients but has received far less attention is diffusely abnormal white matter (DAWM). DAWM has poorly defined boundaries and a signal intensity that is between normal‐appearing white matter and classic lesions on proton density and T2‐weighted images. All clinical phenotypes of MS demonstrate DAWM, including clinically isolated syndrome, where DAWM is associated with higher lesion volume, reduced brain volume, and earlier conversion to MS. Advanced MRI metric abnormalities in DAWM tend to be greater than those in NAWM, but not as severe as focal lesions, with myelin, axons, and water‐related changes commonly reported. Histological studies demonstrate a primary lipid abnormality in DAWM, with some axonal damage and lesser involvement of myelin proteins. This review provides an overview of DAWM identification, summarizes in vivo and postmortem observations, and comments on potential pathophysiological mechanisms, which may underlie DAWM in MS. Given the prevalence and potential clinical impact of DAWM, the number of imaging studies focusing on DAWM is insufficient. Characterization of DAWM significance and microstructure would benefit from larger longitudinal and additional quantitative imaging efforts. Revisiting data from previous studies that included proton density and T2 imaging would enable retrospective DAWM identification and analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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