Possibilities of magnetic resonance morphometry and laboratory biomarkers in studying the progression of multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To show that magnetic resonance morphometry and laboratory biomarkers are promising methods for early detection of progressive forms of multiple sclerosis (MS). Material and methods. Eighty-one patients with MS were examined, magnetic resonance morphometry was performed in all of them, 60 patients were analyzed for neurofilament light chains (sNFL), phosphorylated neurofilament heavy chains (spNFH) and glial fibrillary protein (sGFAP) in serum by enzyme-linked immunosorbent assay. Results. Brain volumes were negatively correlated with disease duration, EDSS score, 25-foot walk test score and 9-ring test and positively correlated with the Symbol-Numeric Test and the Montreal Cognitive Assessment. Patients with progressive types of MS (PMS) had smaller volumes of brain gray matter, cerebellar white matter, occipital lobes, caudate nucleus, hippocampus, pallidum, thalamus, and contiguous nucleus. A CSF volume greater than 15.06% could suggest progression (CI 54.79—91%) with a sensitivity of 77.78% and specificity of 70.18%. When patients were on DMT, they had larger thalamic volumes (median 1.09% [1.6; 1.16] vs 1.04% [0.95; 1.14]; p=0.02) and smaller CSF volumes (13.86±2.87% vs. 15.55±3.49%; p=0.03). The levels of sNFL and spNFH were not increased in PMS and during exacerbations, and the low obtained values of sNFL suggest poor sensitivity of the method. There were trends (p=0.374) towards higher sGFAP in patients with PRS (median 3.2 ng/mL [1.85; 4.6] compared to remitting MS (2.05 ng/mL [1.29; 4.52]). Conclusion. The results demonstrate the differences in brain volumes in patients with different types of MS and emphasize the importance of long-term follow-up to better assess disease progression.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».