P.048 International MAGNIMS-CMSC-NAIMS consensus recommendations on the use of standardized MRI in MS
Notice bibliographique
Résumé
Background: Standardized magnetic resonance imaging (MRI) guidelines published in 2015 by the Europoean MAGNIMS group and in 2016 by the CMSC are important for the diagnosis and monitoring of patients with multiple sclerosis (MS) and for the appropriate use of MRI in routine clinical practice. Methods: Two panels of experts convened to update existing guidelines for a standardized MRI protocol. The MAGNIMS panel convened in Graz, Austria in April 2019. The CMSC NAIMS panel met separately and independently in Newark, USA in October 2019. Subsequently, the MAGNIMS, NAIMS, and CMSC working groups combined their efforts to reach an international consensus Results: The revised guidelines on MRI in MS merges recommendations from MAGNIMS, CMSC, and NAIMS to improve the use of MRI for diagnosis, prognosis and monitoring of individuals with MS. 3D acquisitions are emphasized for optimal comparison over time. Core brain sequences include a 3D-T2wFLAIR for lesion identification and monitoring treatment effectiveness. Gadolinium-based contrast is recommended for diagnostic studies and judicious use for routine monitoring of MS patients. DWI sequences are recommended for PML safety monitoring. Conclusions: The international consensus guidelines strive for global acceptance of a useful and usable standard of care for patients with MS.
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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 | 0,042 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,013 |
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 ».