Cervical Spinal Cord Magnetization Transfer Ratio and Its Relationship With Clinical Outcomes in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The cervical spinal cord (cSC) is highly relevant to clinical dysfunction in multiple sclerosis (MS) but remains understudied using quantitative magnetic resonance imaging (MRI). We assessed magnetization transfer ratio (MTR), a semi-quantitative MRI measure sensitive to MS-related tissue microstructural changes, in the cSC and its relationship with clinical outcomes in radiologically isolated syndrome (RIS) and MS. METHODS: MTR data were acquired from 52 RIS, 201 relapsing-remitting MS (RRMS), 47 primary progressive MS (PPMS), and 43 control (CON) participants across four sites in the Canadian Prospective Cohort Study to Understand Progression in MS (CanProCo) using 3.0 T MRI systems. Mean MTR was compared between groups in whole cSC and sub-regions between C2-C4. Multiple linear regression was used to evaluate relationships between MTR and clinical outcomes, including the expanded disability status scale (EDSS), walking speed test (WST), and manual dexterity test (MDT). RESULTS: There were consistent group differences in MTR, which were most pronounced between PPMS and CON (-5.8% to -3.7%, p ≤ 0.01). In PPMS, lower MTR was associated with greater disability as measured by EDSS (β = -0.3 to -0.1, p ≤ 0.03), WST (β = -0.9 to -0.5, p ≤ 0.04), and MDT (β = -0.6 and - 0.5, p = 0.04). In RRMS, MTR was associated with only EDSS (β = -0.1, p ≤ 0.03). INTERPRETATION: In this large sample of RIS and MS, cSC MTR was lowest in PPMS, with associations between MTR and clinical outcomes in MS but not RIS. These findings suggest that MTR provides important information about the underlying tissue microstructural integrity of the cSC relevant to clinical disability in established MS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».