Genotype-specific spinal cord damage in spinocerebellar ataxias: an ENIGMA-Ataxia study
Notice bibliographique
Résumé
Background Spinal cord damage is a feature of many spinocerebellar ataxias (SCAs), but well-powered in vivo studies are lacking and links with disease severity and progression remain unclear. Here we characterise cervical spinal cord morphometric abnormalities in SCA1, SCA2, SCA3 and SCA6 using a large multisite MRI dataset. Methods Upper spinal cord (vertebrae C1–C4) cross-sectional area (CSA) and eccentricity (flattening) were assessed using MRI data from nine sites within the ENIGMA-Ataxia consortium, including 364 people with ataxic SCA, 56 individuals with preataxic SCA and 394 nonataxic controls. Correlations and subgroup analyses within the SCA cohorts were undertaken based on disease duration and ataxia severity. Results Individuals in the ataxic stage of SCA1, SCA2 and SCA3, relative to non-ataxic controls, had significantly reduced CSA and increased eccentricity at all examined levels. CSA showed large effect sizes ( d >2.0) and correlated with ataxia severity (r<−0.43) and disease duration (r<−0.21). Eccentricity correlated only with ataxia severity in SCA2 (r=0.28). No significant spinal cord differences were evident in SCA6. In preataxic individuals, CSA was significantly reduced in SCA2 ( d =1.6) and SCA3 ( d =1.7), and the SCA2 group also showed increased eccentricity ( d =1.1) relative to nonataxic controls. Subgroup analyses confirmed that CSA and eccentricity are abnormal in early disease stages in SCA1, SCA2 and SCA3. CSA declined with disease progression in all, whereas eccentricity progressed only in SCA2. Conclusions Spinal cord abnormalities are an early and progressive feature of SCA1, SCA2 and SCA3, but not SCA6, which can be captured using quantitative MRI.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».