Imaging outcome measures of neuroprotection and repair in MS: A consensus statement from NAIMS.
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo summarize current and emerging imaging techniques that can be used to assess neuroprotection and repair in multiple sclerosis (MS), and to provide a consensus opinion on the potential utility of each technique in clinical trial settings.MethodsClinicians and scientists with expertise in the use of MRI in MS convened in Toronto, Canada, in November 2016 at a North American Imaging in Multiple Sclerosis (NAIMS) Cooperative workshop meeting. The discussion was compiled into a manuscript and circulated to all NAIMS members in attendance. Edits and feedback were incorporated until all authors were in agreement.ResultsA wide spectrum of imaging techniques and analysis methods in the context of specific study designs were discussed, with a focus on the utility and limitations of applying each technique to assess neuroprotection and repair. Techniques were discussed under specific themes, and included conventional imaging, magnetization transfer ratio, diffusion tensor imaging, susceptibility-weighted imaging, imaging cortical lesions, magnetic resonance spectroscopy, PET, advanced diffusion imaging, sodium imaging, multimodal techniques, imaging of special regions, statistical considerations, and study design.ConclusionsImaging biomarkers of neuroprotection and repair are an unmet need in MS. There are a number of promising techniques with different strengths and limitations, and selection of a specific technique will depend on a number of factors, notably the question the trial seeks to answer. Ongoing collaborative efforts will enable further refinement and improved methods to image the effect of novel therapeutic agents that exert benefit in MS predominately through neuroprotective and reparative mechanisms.
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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 | 0,132 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».