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Enregistrement W4295506065 · doi:10.1212/wnl.0000000000201264

Investigating Functional Network Abnormalities and Associations With Disability in Multiple Sclerosis

2022· article· en· W4295506065 sur OpenAlexfundno aff
Antonio Carotenuto, Paola Valsasina, Menno M. Schoonheim, Jeroen J.G. Geurts, Frederik Barkhof, Antonio Gallo, Gioacchino Tedeschi, Silvia Tommasin, Patrizià Pantano, Massimo Filippi, Maria A. Rocca

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAllerganH. Lundbeck A/SFondazione Italiana di Ricerca per la Sclerosi Laterale AmiotroficaMinistero della SaluteMultiple Sclerosis Society of CanadaIXICOEuropean Committee for Treatment and Research in Multiple SclerosisIC Design Education CenterEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbFondazione Italiana Sclerosi MultiplaBiogenCelgeneAlexion PharmaceuticalsUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustSanofiNovo NordiskNational Institute for Health and Care ResearchTeva Pharmaceutical IndustriesMylan
Mots-clésMultiple sclerosisMedicineDefault mode networkNeuroimagingInternal medicineNeuropsychologyResting state fMRIWhite matterCardiologyPsychologyCognitionMagnetic resonance imagingPsychiatryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives In multiple sclerosis (MS), functional networks undergo continuous reconfiguration and topography changes over the disease course. In this study, we aimed to investigate functional network to pography abnormalities in MS and their association with disease phenotype, clinical and cognitive disability, and structural MRI damage. Methods This is a multicenter cross-sectional study. Enrolled participants performed MRI and neurologic and neuropsychological assessment. Network topography was assessed on resting state fMRI data using degree centrality, which counted the number of functional connections of each gray matter voxel with the rest of the brain. SPM12 age-adjusted, sex-adjusted, scanner-adjusted, framewise displacement, and gray matter–volume adjusted analysis of variance and multivariable regressions were used (p < 0.05, family-wise error [FWE] corrected). Results We enrolled 971 patients with MS (624 female patients; mean age = 43.1 ± 11.8 years; 47 clinically isolated syndrome [CIS], 704 relapsing-remitting MS [RRMS], 145 secondary progressive MS [SPMS], and 75 primary progressive MS [PPMS]) and 330 healthy controls (186 female patients; mean age = 41.2 ± 13.3 years). Patients with MS showed reduced centrality in the salience and sensorimotor networks as well as increased centrality in the default-mode network vs controls (p < 0.05, FWE). Abnormal centrality was already found in CIS vs controls and in RRMS vs CIS (p < 0.001, uncorrected); however, it became more severe in SPMS vs RRMS (p < 0.05, FWE) and in PPMS vs controls (p < 0.001, uncorrected). Cognitively impaired patients (39%) showed reduced centrality in the salience network and increased centrality in the default-mode network vs cognitively preserved patients (p < 0.001, conjunction analysis). More severe disability correlated with increased centrality in the right precuneus (r = 0.18, p < 0.05 FWE). Higher T2 lesion volume and brain/gray matter atrophy were associated with reduced centrality in the bilateral insula and cerebellum (r = range −0.17/−0.15 and 0.26/0.28, respectively; p < 0.05, FWE). Higher brain/gray matter atrophy was also associated with increased centrality in the default-mode network (r = range −0.31/−0.22, p < 0.05, FWE). Discussion Patients with MS presented with reduced centrality in the salience and primary sensorimotor networks and increased centrality in the default-mode network. Centrality abnormalities were specific for different disease phenotypes and associated with clinical and cognitive disability, hence suggesting that voxel-wise centrality analysis may reflect pathologic substrates underpinning disability accrual.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,175 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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