Quantitative spinal cord MRI and sexual dysfunction in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background Sexual dysfunction (SD) is frequently reported in multiple sclerosis (MS) and is likely related to MS-related damage to the spinal cord (SC). Objective To assess associations between SD and quantitative MRI measures in people with MS (pwMS). Methods This pilot study included 17 pwMS with SD who completed questionnaires assessing SD, mood, and fatigue. All participants underwent brain, cervical, and thoracic SC-MRI at 3T. Quantitative brain and SC-MRI measures, including brain/SC atrophy, SC lesion count, diffusion-tensor imaging (DTI) indices (fractional anisotropy [FA], mean, perpendicular, parallel diffusivity [MD, λ⊥, λ||]) and magnetization-transfer ratio (MTR) were obtained. Associations between quantitative MRI measures and SD were assessed while controlling for the extent of mood and fatigue symptomatology. Results Subjects were a mean age of 46.9 years and 29% female. All subjects had self-reported SD (MSISQ-19 = 40.7, SQoL: 55.9) and 65% had a concurrent psychiatric diagnosis. When correlations between SD severity were assessed with individual brain and SC-MRI measures while controlling for psychiatric symptomatology, no associations were found. The only variables showing independent associations with SD were anxiety ( p = 0.03), depression ( p = 0.05), and fatigue ( p = 0.04). Conclusion We found no correlations between quantitative MRI measures in the brain and SC and severity of SD in pwMS, but psychiatric symptomatology and fatigue severity demonstrated relationships with SD. The multifactorial nature of SD in pwMS mandates a multidisciplinary approach.
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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 | 0,003 |
| 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 ».