Brain and cervical spinal cord MRI correlates of sensorimotor impairment in patients with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cervical spinal cord (cSC) lesions and atrophy contribute to disability in multiple sclerosis (MS), but associations with specific sensorimotor dysfunction require further exploration. OBJECTIVE: To investigate the associations of brain and cSC magnetic resonance imaging (MRI) measures with sensorimotor impairment in MS. METHODS: One hundred fifty-one MS patients and 69 healthy controls underwent 3T MRI and clinical assessments including Expanded Disability Status Scale (EDSS), 9-hole peg test (9-HPT), finger tapping test (FTT), timed 25-foot walk test (T25FWT), and vibration detection threshold (VDT). Random forest ranked brain (T2-hyperintense lesion volume (T2-LV) and normalized deep gray matter (GM), cortical and white matter (WM) volumes) and cSC (T2-LV and total, GM, and WM cross-sectional areas (CSAs) at C2/C3 level) MRI measures relevance in explaining EDSS milestones (EDSS ⩾3.0, ⩾4.0, and ⩾6.0), VDT, pyramidal and sensory functional systems (P-FS and S-FS ⩾2), and motor tests impairment. RESULTS: = 0.194), and impaired P-FS (AUC = 0.820), S-FS (AUC = 0.795), 9-HPT (AUC = 0.793), FTT (AUC = 0.740), and T25FWT (AUC = 0.825). cSC GM CSA was the most informative feature for all outcomes, except 9-HPT. CONCLUSION: cSC MRI measures, especially GM CSA, explain EDSS and sensorimotor dysfunction better than brain measures in MS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».