MRI graph parameters are longitudinal markers of neuronal integrity in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
We sought to determine if structural network parameters add to traditional markers of MS treatment response following immunoablation and autologous haemopoietic stem cell transplantation (IAHSCT). The post-IAHSCT paradigm afforded us the opportunity to study MS patients after relapsing biology had been effectively suppressed, enabling us to study the cortical substrate of progressive MS in a less confounded manner. In this analysis of data from a phase 2 prospective study, associations between magnetic resonance graph parameters, N-acetylaspartate to creatine ratio (NAA/Cr), and serum neurofilament light chain (sNfL), among other markers, were assessed at 3 months pre-and 12 months post-IAHSCT. Correlations between graph parameter score changes and markers of brain health were calculated. Predictive factors of NAA/Cr or sNfL levels were calculated, adjusting for reference models. Model improvements were evaluated using the G2 likelihood-ratio test. 24 patients (aged 18-38) were evaluated. Post-IAHSCT, high NAA/Cr and low sNfL (both measures of neuronal injury) were respectively associated with more favorable degree, density, clustering and path lengths, and degree, γ, and path length. Post-IAHSCT, absolute change in degree, path length and γ were associated with NAA/Cr and sNfL. Multivariate analysis demonstrated that the relative change in network parameters after IAHSCT accounted for 14% and 35% more variance in NAA/Cr and sNfL levels respectively than the reference model alone. Cross-sectionally and longitudinally, network parameters demonstrate added utility as markers of disease severity in MS. These measures have the potential to capture cortical changes relevant to progressive non-relapsing biology in MS.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».