MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220706494 · doi:10.1016/j.nicl.2022.103001

Patterns of white and gray structural abnormality associated with paediatric demyelinating disorders

2022· article· en· W4220706494 sur OpenAlexaff
Sonya Bells, Giulia Longoni, Tara Berenbaum, Cynthia de Medeiros, Sridar Narayanan, Brenda Banwell, Douglas L. Arnold, Donald Mabbott, E. Ann Yeh

Notice bibliographique

RevueNeuroImage Clinical · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of TorontoMontreal Neurological Institute and HospitalHospital for Sick ChildrenSickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite matterOptic neuritisMedicineMultiple sclerosisDiffusion MRIOptic nervePathologyClinically isolated syndromeAbnormalityLesionOphthalmologyNeurosciencePsychologyMagnetic resonance imagingRadiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of multiple sclerosis (MS) and myelin oligodendrocyte glycoprotein (MOG) - associated disorders (MOGAD) on brain structure in youth remains poorly understood. Reductions in cortical mantle thickness on structural MRI and abnormal diffusion-based white matter metrics (e.g., diffusion tensor parameters) have been well documented in MS but not in MOGAD. Characterizing structural abnormalities found in children with these disorders can help clarify the differences and similarities in their impact on neuroanatomy. Importantly, while MS and MOGAD affect the entire CNS, the visual pathway is of particular interest in both groups, as most patients have evidence for clinical or subclinical involvement of the anterior visual pathway. Thus, the visual pathway is of key interest in analyses of structural abnormalities in these disorders and may distinguish MOGAD from MS patients. In this study we collected MRI data on 18 MS patients, 14 MOGAD patients and 26 age- and sex-matched typically developing children (TDC). Full-brain group differences in fixel diffusion measures (fibre-bundle populations) and cortical thickness measures were tested using age and sex as covariates. Visual pathway analysis was performed by extracting mean diffusion measures within lesion free optic radiations, cortical thickness within the visual cortex, and retinal nerve fibre layer (RNFL) and ganglion cell layer thickness measures from optical coherence tomography (OCT). Fixel based analysis (FBA) revealed MS patients have widespread abnormal white matter within the corticospinal tract, inferior longitudinal fasciculus, and optic radiations, while within MOGAD patients, non-lesional impact on white matter was found primarily in the right optic radiation. Cortical thickness measures were reduced predominately in the temporal and parietal lobes in MS patients and in frontal, cingulate and visual cortices in MOGAD patients. Additionally, our findings of associations between reduced RNFLT and axonal density in MOGAD and TORT in MS patients in the optic radiations imply widespread axonal and myelin damage in the visual pathway, respectively. Overall, our approach of combining FBA, cortical thickness and OCT measures has helped evaluate similarities and differences in brain structure in MS and MOGAD patients in comparison to TDC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,320 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeuroImage ClinicalMême sujetAdvanced Neuroimaging Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207