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Enregistrement W4362637771 · doi:10.1016/j.nicl.2023.103397

The spatio-temporal relationship between concurrent lesion and brain atrophy changes in early multiple sclerosis: A post-hoc analysis of the REFLEXION study

2023· article· en· W4362637771 sur OpenAlexaff
Giordano Gentile, Rozemarijn M. Mattiesing, Iman Brouwer, Ronald A. van Schijndel, Bernard M.J. Uitdehaag, Jos W. R. Twisk, Ludwig Kappos, Mark S. Freedman, Giancarlo Comi, Dominic Jack, Frederik Barkhof, Nicola De Stefano, Hugo Vrenken, Marco Battaglini

Notice bibliographique

RevueNeuroImage Clinical · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNIHR Great Ormond Street Hospital Biomedical Research CentreUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustAmsterdam University Medical CentersUCLH Biomedical Research CentreMerck KGaAMerckNational Institute for Health and Care ResearchMerck Healthcare KGaA
Mots-clésAtrophyMultiple sclerosisPost-hoc analysisMedicineLesionMagnetic resonance imagingInternal medicineWhite matterInterferon beta-1aCardiologyNuclear medicinePsychologySurgeryRadiologyPsychiatryInterferon beta

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: White matter (WM) lesions and brain atrophy are present early in multiple sclerosis (MS). However, their spatio-temporal relationship remains unclear. METHODS: Yearly magnetic resonance images were analysed in 387 patients with a first clinical demyelinating event (FCDE) from the 5-year REFLEXION study. Patients received early (from baseline; N = 258; ET) or delayed treatment (from month-24; N = 129; DT) with subcutaneous interferon beta-1a. FSL-SIENA/VIENA were used to provide yearly percentage volume change of brain (PBVC) and ventricles (PVVC). Yearly total lesion volume change (TLVC) was determined by a semi-automated method. Using linear mixed models and voxel-wise analyses, we firstly investigated the overall relationship between TLVC and PBVC and between TLVC and PVVC in the same follow-up period. Analyses were then separately performed for: the untreated period of DT patients (first two years), the first year of treatment (year 1 for ET and year 3 for DT), and a period where patients had received at least 1 year of treatment (stable treatment; ET: years 2, 3, 4, and 5; DT: years 4 and 5). RESULTS: Whole brain: across the whole study period, lower TLVC was related to faster atrophy (PBVC: B = 0.046, SE = 0.013, p < 0.001; PVVC: B = -0.466, SE = 0.118, p < 0.001). Within the untreated period of DT patients, lower TLVC was related to faster atrophy (PBVC: B = 0.072, SE = 0.029, p = 0.013; PVVC: B = -0.917, SE = 0.306, p = 0.003). A similar relationship was found within the first year of treatment of ET patients (PBVC: B = 0.081, SE = 0.027, p = 0.003; PVVC: B = -1.08, SE = 0.284, p < 0.001), consistent with resolving oedema and pseudo-atrophy. Voxel-wise: overall, higher TLVC was related to faster ventricular enlargement. Lower TLVC was related to faster widespread atrophy in year 1 in both ET (first year of treatment) and DT (untreated) patients. In the second untreated year of DT patients and within the stable treatment period of ET patients (year 4), faster periventricular and occipital lobe atrophy was associated with higher TLVC. CONCLUSIONS: WM lesion changes and atrophy occurred simultaneously in early MS. Spatio-temporal correspondence of these two processes involved mostly the periventricular area. Within the first year of the study, in both treatment groups, faster atrophy was linked to lower lesion volume changes, consistent with higher shrinking and disappearing lesion activity. This might reflect the pseudo-atrophy phenomenon that is probably related to the therapy driven (only in ET patients, as they received treatment from baseline) and "natural" (both ET and DT patients entered the study after a FCDE) resolution of oedema. In an untreated period and later on during stable treatment, (real) atrophy was related to higher lesion volume changes, consistent with increased new and enlarging lesion activity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,368
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,091 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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