Motor Band Sign in Motor Neuron Disease: A Marker for Upper Motor Neuron Involvement
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Background and Objective: The prevalence and role of the motor band sign (MBS) remain unclear in motor neuron disease. We report the frequency of MBS in amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and primary lateral sclerosis (PLS), its correlation with clinical upper motor neuron (UMN) signs, and prognostic value in ALS. Methods: We conducted a retrospective study of ALS, PLS, and controls with retrievable MRI between 2010 and 2018. We compared the frequencies of MBS across the three groups, and studied correlation between susceptibility-weighted MRI measurements in primary motor cortices and contralateral UMN features. Clinical outcomes were compared between ALS with and without MBS. Results: Thirteen ALS, 5 PLS, and 10 controls were included (median age 60 years, IQR 54–66 years; 14/28 males). MBS was present in 9/13 (69.2%, 95% CI 38.9–89.6%) and 4/5 (80.0%, 95% CI 29.9–99.0%) of ALS and PLS, respectively, and none in controls. 2/13 (15.4%, 95% CI 2.7–46.3%) ALS and 3/5 (60.0%, 95% CI 17.0–92.7%) PLS had MBS in the absence of corticospinal T2/FLAIR hyperintensity sign. Susceptibility measurements in left motor cortices had a significantly positive correlation with contralateral UMN signs in ALS (τb = 0.628, p = 0.03). Similar but nonsignificant trends was observed for right motor cortices in ALS (τb = 0.516, p = 0.07). There were no significant differences in mRS at last follow-up, mortality, or time from symptom onset to last follow-up between ALS patients with and without MBS. Conclusions: We provide limited evidence that MBS and susceptibility quantification measurements in motor cortices may serve as surrogate markers of UMN involvement in motor neuron disease.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».