Increased Perfusion in Normal Appearing White Matter in High Inflammatory Multiple Sclerosis Patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although cerebral perfusion alterations have long been acknowledged in multiple sclerosis (MS), the relationship between measurable perfusion changes and the status of highly active MS has not been examined. We hypothesized that alteration of perfusion can be detected in normal appearing white matter and is increased in high inflammatory patients. MATERIALS AND METHODS: Thirty-three patients with relapsing-remitting MS underwent four monthly 3T MRI scans including dynamic susceptibility contrast perfusion-weighted MRI. Cerebral blood flow (CBF) and cerebral blood volume (CBV) were measured in normal appearing white matter. Patients were stratified in a high- and low-inflammatory group according to the number of new contrast enhancing lesions. RESULTS: Thirteen patients were classified as high-inflammatory. Compared to low-inflammatory patients, the high-inflammatory group demonstrated significantly higher CBV (p = 0.001) and CBF (p = 0.014) values. A mixed model analysis to assess independent variables associated with CBV and CBF revealed that white matter lesion load and atrophy measurements had no significant influence on CBF and CBV. CONCLUSION: This work provides evidence that high inflammatory lesion load is associated with increased CBV and CBF, underlining the role of global modified microcirculation prior to leakage of the blood-brain barrier in the pathophysiology of MS. Perfusion changes might therefore be sensitive to active inflammation apart from lesion development without local blood-brain barrier breakdown, and could be utilized to further assess the metabolic aspect of current inflammation.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».