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Enregistrement W4392813871 · doi:10.1177/13524585241238094

Choroid plexus volume differentiates MS from its mimics

2024· article· en· W4392813871 sur OpenAlexaff
Elle Levit, Zheng Ren, Virgilio Gonzenbach, Christina Azevedo, Peter A. Calabresi, Bruce Cree, Léorah Freeman, Erin E. Longbrake, Jiwon Oh, Matthew K. Schindler, Nancy L. Sicotte, Daniel S. Reich, Daniel Ontaneda, Pascal Sati, Quy Cao, Russell T. Shinohara, Andrew Solomon

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeSanofi GenzymeEMD SeronoNational Institutes of HealthIdorsia PharmaceuticalsGenentechMultiple Sclerosis SocietyCommon FundMyelin Repair FoundationHorizon TherapeuticsNational Institute of Mental HealthNGM BiopharmaceuticalsRace to Erase MSTG TherapeuticsPatient-Centered Outcomes Research InstituteBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyBiogenSanofiNational Multiple Sclerosis Society
Mots-clésChoroid plexusMultiple sclerosisMedicineNeuroscienceCentral nervous systemInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to determine whether choroid plexus volume (CPV) could differentiate multiple sclerosis (MS) from its mimics. A secondary analysis of two previously enrolled studies, 50 participants with MS and 64 with alternative diagnoses were included. CPV was automatically segmented from 3T magnetic resonance imaging (MRI), followed by manual review to remove misclassified tissue. Mean normalized choroid plexus volume (nCPV) to intracranial volume demonstrated relatively high specificity for MS participants in each cohort (0.80 and 0.76) with an area under the receiver-operator characteristic curve of 0.71 (95% confidence interval (CI) = 0.55-0.87) and 0.65 (95% CI = 0.52-0.77). In this preliminary study, nCPV differentiated MS from its mimics.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,174 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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