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Enregistrement W4391993857 · doi:10.1136/jnnp-2023-332696

Genotype-specific spinal cord damage in spinocerebellar ataxias: an ENIGMA-Ataxia study

2024· article· en· W4391993857 sur OpenAlexaff
Thiago Junqueira Ribeiro de Rezende, Isaac Adanyaguh, Orlando Graziani Póvoas Barsottini, Benjamin Bender, Fernando Cendes, Léo Coutinho, Andreas Deistung, Imis Dogan, Alexandra Dürr, Juan Fernández-Ruíz, Sophia Göricke, Marina Grisoli, Carlos R. Hernandez‐Castillo, Christophe Lenglet, Caterina Mariotti, Alberto Martínez, Breno Kazuo Massuyama, Fanny Mochel, Lorenzo Nanetti, Anna Nigri, Sergio Eiji Ono, Gülin Öz, José Luiz Pedroso, Kathrin Reetz, Matthis Synofzik, Hélio Afonso Ghizoni Teive, Sophia I. Thomopoulos, Paul M. Thompson, Dagmar Timmann, Bart P.C. van de Warrenburg, Judith van Gaalen, Marcondes C. França, Ian H. Harding

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Neurosurgery & Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Health and Medical Research CouncilNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthMedical Research CouncilNational Institutes of HealthFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésSpinocerebellar ataxiaAtaxiaSpinal cordMedicineMachado–Joseph diseaseCordDegenerative diseaseCentral nervous system diseaseDiseasePathologyInternal medicineNeurosciencePsychologySurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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