P.019 Motor evoked potentials as a new biomarker in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Motor evoked potentials (MEP’S) measure myelin/axonal integrity of the central nervous system. MEP’s reliability and correlation to conventional clinical measures in multiple sclerosis (MS) patients have yet to be demonstrated. Alemtuzumab is a high efficacy therapy used in patients with MS. Its longitudinal impact on electrophysiological measures has yet to be examined. Methods: This is a single center, observational study. 10 patients with MS who received their first cycle of alemtuzumab within less than 3 months were evaluated with both clinical and MEP’s measures at baseline and every 6 months thereafter for 36 months. MEP’s were repeated two weeks after every time point. We report our preliminary analyses. Results: Patient follow-up ranges from 6 to 36 months. The intraclass correlation coefficient (ICC) between two consecutive time points were good with values of 0.774 for the biceps and 0.867 for the tibialis anterior with p values less than 0.0005 for both. The correlation for the biceps MEP’s to the 9 hole peg test (9HPT) was 0.51 with p less than 0.0005 and for the tibialis anterior MEP’s to the 6 minute walk test (6MWT) was -0.411 with p=0.01. Conclusions: Our preliminary analyses demonstrate that MEP results are reproducible and correlate with clinical measures.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».