Turning and multitask gait unmask gait disturbance in mild‐to‐moderate multiple sclerosis: Underlying specific cortical thinning and connecting fibers damage
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) causes gait and cognitive impairments that are partially normalized by compensatory mechanisms. We aimed to identify the gait tasks that unmask gait disturbance and the underlying neural correlates in MS. We included 25 patients with MS (Expanded Disability Status Scale score: median 2.0, interquartile range 1.0-2.5) and 19 healthy controls. Fast-paced gait examinations with inertial measurement units were conducted, including straight or circular walking with or without cognitive/motor tasks, and the timed up and go test (TUG). Receiver operating characteristic curve analysis was performed to distinguish both groups by the gait parameters. The correlation between gait parameters and cortical thickness or fractional anisotropy values was examined by using three-dimensional T1-weighted imaging and diffusion tensor imaging, respectively (corrected p < .05). Total TUG duration (>6.0 s, sensitivity 88.0%, specificity 84.2%) and stride velocity during cognitive dual-task circular walking (<1.12 m/s, 84.0%, 84.2%) had the highest discriminative power of the two groups. Deterioration of these gait parameters was correlated with thinner cortical thickness in regional areas, including the left precuneus and left temporoparietal junction, overlapped with parts of the default mode network, ventral attention network, and frontoparietal network. Total TUG duration was negatively correlated with fractional anisotropy values in the deep cerebral white matter areas. Turning and multitask gait may be optimal to unveil partially compensated gait disturbance in patients with mild-to-moderate MS through dynamic balance control and multitask processing, based on the structural damage in functional networks.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».