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Enregistrement W4409125784 · doi:10.1227/neu.0000000000003428

Spinal Cord Tract Integrity in Degenerative Cervical Myelopathy

2025· article· en· W4409125784 sur OpenAlexaff
Newton Cho, Nathan Evaniew, Jacques Bouchard, Steve Casha, Stephan DuPlessis, Peter Lewkonia, Fred Nicholls, Alex Soroceanu, Ganesh Swamy, Kenneth C. Thomas, Michael Yang, Julien Cohen‐Adad, David W. Cadotte

Notice bibliographique

RevueNeurosurgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensPolytechnique MontréalMila - Quebec Artificial Intelligence InstituteUniversité de MontréalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFractional anisotropyCorticospinal tractSpinal cordDiffusion MRIWhite matterMyelopathyFasciculusCardiologyInternal medicineMagnetic resonance imagingRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Degenerative cervical myelopathy (DCM) is the most common cause of spinal dysfunction globally. Despite surgical intervention, motor dysfunction may persist in many patients. The purpose of this study was to comprehensively examine specific spinal cord tract changes in patients with DCM, to better understand potential substrates for compensatory recovery of function. METHODS: Cervical spinal cord MRI scans with diffusion tensor imaging were performed in patients with DCM and in healthy volunteers. Spinal Cord Toolbox was used to register the PAM50 template, which includes a probabilistic atlas of the white matter tracts of the spinal cord, to the imaging data. Fractional anisotropy (FA) was extracted for each tract at C3 above the level of maximal compression and compared between patients with DCM and healthy volunteers and between patients with mild vs moderate to severe DCM. RESULTS: We included 25 patients with DCM (13 mild and 12 moderate to severe) and 6 healthy volunteers. FA was significantly reduced in DCM subjects relative to healthy volunteers for the lateral corticospinal tract (mild DCM vs healthy ∆ = -0.13, P = .018; moderate to severe DCM vs healthy ∆ = -0.11, P = .047), fasciculus gracilis (mild DCM vs healthy ∆ = -0.16, P = .010; moderate to severe DCM vs healthy ∆ = -0.13, P = .039), and fasciculus cuneatus (mild DCM vs healthy ∆ = -0.16, P = .007; moderate to severe DCM vs healthy ∆ = -0.15, P = .012). There were no differences in FA for all tracts between mild and moderate-to-severe DCM subjects. CONCLUSION: Patients with DCM had altered diffusion tensor imaging signal in their lateral corticospinal tract, fasciculus gracilis, and fasciculus cuneatus in comparison with healthy volunteers. These findings indicate that DCM is characterized by injury to these structures, which suggests that other tracts within the cord could potentially act as substrates for compensatory motor recovery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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