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Enregistrement W4402670917 · doi:10.1212/nxg.0000000000200193

Macrostructural Brain Abnormalities in Spinal Muscular Atrophy

2024· article· en· W4402670917 sur OpenAlexaff
Émilie Groulx‐Boivin, Andrea Oliveira-Carneiro, Helen L. Carlson, Amalia Floer, Adam Kirton, Jean K. Mah, Christine Saint‐Martin, Roberta La Piana, Maryam Oskoui

Notice bibliographique

RevueNeurology Genetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurogenetic and Muscular Disorders Research
Établissements canadiensMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal muscular atrophyMedicinePhysical medicine and rehabilitationNeuroscienceProgressive muscular atrophyAtrophyAnatomyPathologyPsychologyDiseaseAmyotrophic lateral sclerosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives: Most individuals with spinal muscular atrophy (SMA) on disease-modifying therapies continue to have chronic motor impairment. Insights into brain involvement in SMA may open new pathways for adjunctive therapies to optimize outcomes. We aimed to characterize macrostructural brain abnormalities detected by MRI in individuals with SMA compared with peer controls. Methods: copy number and motor function (Hammersmith Functional Motor Scale Expanded and Revised Upper Limb Module scores), were then correlated with neuroimaging findings. Results: copies (4/10, 40% and 2/6, 33% respectively), not reaching significance. We found no association between structural changes and motor function scores. Discussion: Individuals with SMA have higher rates of macrostructural brain abnormalities than their neurotypical peers, suggesting CNS involvement in SMA. Understanding changes in the brain architecture of the SMA population can inform the development of adjunct therapies targeting the CNS and potentially guide rehabilitation strategies.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,624

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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