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Enregistrement W4411576818 · doi:10.1002/ana.27298

High‐Dose Pulse Glucocorticoid Treatment Prevents White Matter Spinal Cord Pseudoatrophy in Newly Diagnosed Multiple Sclerosis

2025· article· en· W4411576818 sur OpenAlexaff
Simone Sacco, Nico Papinutto, Vinícius Andreoli Schoeps, Shuiting Cheng, W. Stern, Haojun Zhao, Antje Bischof, Eduardo Caverzasi, Manula Dombagahawatta, Jeremy Juwono, Amit Akula, Christian Cordano, Alexandra Beaudry‐Richard, Refujia Gomez, Meagan Harms, Adam Santaniello, Riley Bove, Jeffrey M. Gelfand, Douglas S. Goodin, Ari Green, Jorge R. Oksenberg, Emmanuelle Waubant, Michael R. Wilson, Scott S. Zamvil, Bruce Cree, Stephen L. Hauser, Roland G. Henry

Notice bibliographique

RevueAnnals of Neurology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeAdvanced Research Projects AgencyNational Institutes of HealthNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesRace to Erase MSAdvanced Research Projects Agency - EnergyFondazione Italiana Sclerosi MultiplaNational Institute on AgingValhalla FoundationNational Multiple Sclerosis Society
Mots-clésMultiple sclerosisGlucocorticoidSpinal cordWhite matterMedicinePulse (music)Internal medicineMagnetic resonance imagingRadiologyImmunologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Spinal cord (SC) atrophy correlates with and predicts the underlying progressive biology in active and non-active multiple sclerosis (MS), thereby providing a biomarker for clinical trials and patient management. Initiation of disease-modifying therapy (DMT) may be followed by early pronounced central nervous system (CNS) volume loss due to resolution of inflammation (pseudoatrophy) and confounding the interpretation of atrophy. High-dose glucocorticoids (HDGs) reduce inflammation and might therefore modify pseudoatrophy. METHODS: One hundred twenty-three newly diagnosed and DMT-naïve MS participants (relapsing-remitting, 70% female participants, median age = 36 years, Expanded Disability Status Scale [EDSS] 2.0) were followed for up to 3 years. Forty-two participants received HDG before baseline magnetic resonance imaging (MRI; DMT-HDG; median = 52 days, interquartile range [IQR] = 37-71), whereas 60 did not (DMT/no-HDG). Twenty-one participants remained untreated (no-DMT), and 102 started DMT after baseline MRI. SC total cervical cord cross-sectional area (TCA), gray matter area (GMA), and white matter area (WMA) and regional brain volumes were analyzed using mixed effects models. RESULTS: The DMT-HDG, DMT/no-HDG, and no-DMT groups had similar demographic, clinical, and radiological features. Pronounced SC pseudoatrophy was observed based on more year 1 versus year 2 volume loss for DMT/no-HDG (-2.06% vs. 0.83%; P = 0.02) but not DMT-HDG (-0.51% vs. 0.66%; P = 0.8) and more year 1 volume loss for DMT/no-HDG compared to DMT-HDG (-2.06% vs. 0.51%; P = 0.02). INTERPRETATION: HDG preceding baseline MRI suppresses CNS white matter (WM) pseudoatrophy after DMT initiation, most conspicuously for the SC. Suppression of pseudoatrophy with HDG may improve the fidelity of clinical trials and enhance the feasibility for short-term trials with SC and brain MRI outcomes in active MS by pretreatment with HDG. ANN NEUROL 2025;98:837-850.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,259 · 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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