Disproportional smaller fornix with altered microstructure in pediatric multiple sclerosis shown by high-resolution fluid-suppressed diffusion tractography
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diffusion tensor imaging (DTI) in adults with multiple sclerosis (MS) has identified marked volume and diffusion abnormalities of the fornix, the main white matter (WM) output tract of the hippocampus. Objective: To determine if the fornix is affected in pediatric-onset MS (POMS) using the same DTI protocols used in adult-onset MS (AOMS), which would suggest its early involvement in the disease course. Methods: High-resolution, fluid-suppressed diffusion tractography was used to identify the fornix in 11 POMS patients (13-19 years old) and 26 controls. Fornix volume and diffusion metrics were compared between groups and with other total/regional brain volumes, and then correlated with cognitive/clinical scores. Results: POMS showed lower fornix volumes (-26%) compared to controls, which was greater than proportional losses in total and other regional brain volumes. Notably, the hippocampus volume was not lower in POMS. DTI yielded lower fractional anisotropy (-7%) and higher mean (+12%), axial (+7%), and radial (+16%) diffusivities in POMS. There were no significant correlations between fornix volume/diffusion metrics and cognitive/clinical scores. Conclusion: Diffusion tractography showed marked injury to the fornix in POMS that precedes injury to connected gray matter such as hippocampus, implicating the fornix as an early brain region affected 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».