Regional cerebral atrophy contributes to personalized survival prediction in ALS: a multicentre, machine learning, deformation based morphometry study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Accurate personalized survival prediction in amyotrophic lateral sclerosis is essential for effective patient care planning. This study investigates whether gray and white matter changes measured by magnetic resonance imaging can improve individual survival predictions. Methods We analyzed data from 178 amyotrophic lateral sclerosis patients and 166 healthy controls in the Canadian ALS Neuroimaging Consortium study. A voxel-wise linear mixed- effects model assessed disease-related and survival-related atrophy detected through deformation-based morphometry, controlling for age, sex, and scanner variations. Additional linear mixed-effects models explored associations between regional imaging and clinical measurements, and their associations with time to the composite outcome of death, tracheostomy or permanent assisted ventilation. An individual survival distributions model was evaluated using clinical data alone, imaging data alone, and a combination of both features. Results Deformation-based morphometry uncovered distinct voxel-wise atrophy patterns linked to disease progression and survival, with many of these regional atrophy significantly associated with clinical manifestations of the disease. By integrating regional imaging features with clinical data, we observed a substantial enhancement in the performance of survival models across key metrics. Our analysis identified specific brain regions, such as the corpus callosum, rostral middle frontal gyrus, and thalamus, where atrophy predicted an increased risk of mortality. Interpretation This study suggests that brain atrophy patterns measured by deformation- based morphometry provide valuable insights beyond clinical assessments for prognosis. It offers a more comprehensive approach to prognosis and highlights brain regions involved in disease progression and survival, potentially leading to a better understanding of amyotrophic lateral sclerosis.
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 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) | 0,000 | 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 ».