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Enregistrement W4408934140 · doi:10.1016/j.nicl.2025.103771

Thalamic iron in multiple sclerosis: Waning support for the early-rise late-decline hypothesis

2025· article· en· W4408934140 sur OpenAlexfundno aff
Fahad Salman, Niels Bergsland, Michael G. Dwyer, Jack A. Reeves, Abhisri Ramesh, Dejan Jakimovski, Bianca Weinstock-Guttman, Robert Zivadinov, Ferdinand Schweser

Notice bibliographique

RevueNeuroImage Clinical · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeWestern UniversityMcGill UniversityNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésNeuroscienceMultiple sclerosisPsychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Studies of thalamic iron levels in multiple sclerosis (MS) have yielded variable findings, potentially due to differences in study cohorts. For example, studies in relatively young cohorts (average ages below 40 years) have reported elevated susceptibility in people with MS (pwMS), whereas studies in older cohorts (above 40 years) found decreased susceptibility. OBJECTIVE: To test the "early-rise late-decline" hypothesis, which posits that age differences in study cohorts are responsible for conflicting findings regarding thalamic susceptibility in MS. METHODS: We chose to replicate one of the previous studies that showed evidence of elevated thalamic iron concentrations in younger pwMS (Rudko et al., 2014). We also replicated a study involving older pwMS (Pudlac et al., 2020) to serve as a control. We assessed thalamic susceptibility using the QSM processing and analysis methodology outlined by Rudko et al. RESULTS: Although cohort characteristics, QSM processing, and analytical methods were closely matched, we found significantly lower thalamic susceptibility in the younger pwMS compared to controls (-1.1 ± 7.8 vs. 5.4 ± 6.1 ppb; effect sizes: -0.35 to -0.91). Study outcomes were robust across a wide range of regularization parameters, with effect size differences influenced by background field removal regularization. A similar pattern was observed in the older cohort, where thalamic susceptibility was again lower in pwMS compared to controls (4.0 ± 9.5 vs. 9.6 ± 10.7 ppb; effect size: -0.55). CONCLUSIONS: Our findings contradict the "early rise" hypothesis of thalamic iron levels in pwMS. The consistency of our results across multiple analyses suggests that QSM processing artifacts are unlikely to explain previous reports of increased thalamic iron. Instead, these variations may stem from demographic or clinical differences, such as geographical factors and treatment regimens.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,213
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,187 · 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.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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