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Enregistrement W4205669566 · doi:10.1177/20552173211070760

Cervical Spinal Cord Atrophy can be Accurately Quantified Using Head Images

2022· article· en· W4205669566 sur OpenAlexafffund
Kamyar Taheri, Irene M. Vavasour, Shawna Abel, Lisa Eunyoung Lee, Poljanka Johnson, Stephen Ristow, Roger Tam, Cornelia Laule, Nathalie Ackermans, Alice Schabas, Helen Cross, Jillian Chan, Ana‐Luiza Sayao, Virender Bhan, Virginia Devonshire, Robert Carruthers, David Li, Anthony Traboulsee, Shannon Kolind, Adam Dvorak

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal - Experimental Translational and Clinical · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMultiple Sclerosis Society of Canada
Mots-clésSpinal cordMedicineCordAtrophyMagnetic resonance imagingCentral nervous system diseaseNuclear medicineRadiologyPathologyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Spinal cord atrophy provides a clinically relevant metric for monitoring MS. However, the spinal cord is imaged far less frequently than brain due to artefacts and acquisition time, whereas MRI of the brain is routinely performed. Objective To validate spinal cord cross-sectional area measurements from routine 3DT1 whole-brain MRI versus those from dedicated cord MRI in healthy controls and people with MS. Methods We calculated cross-sectional area at C1 and C2/3 using T2*-weighted spinal cord images and 3DT1 brain images, for 28 healthy controls and 73 people with MS. Correlations for both groups were assessed between: (1) C1 and C2/3 using cord images; (2) C1 from brain and C1 from cord; and (3) C1 from brain and C2/3 from cord. Results and Conclusion C1 and C2/3 from cord were strongly correlated in controls ( r = 0.94, p<0.0001) and MS ( r = 0.85, p<0.0001). There was strong agreement between C1 from brain and C2/3 from cord in controls ( r = 0.84, p<0.0001) and MS ( r = 0.81, p<0.0001). This supports the use of C1 cross-sectional area calculated from brain imaging as a surrogate for the traditional C2/3 cross-sectional area measure for spinal cord atrophy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,514
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,010 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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