MRI-ARSACS: An Imaging Index for Autosomal Recessive Spastic Ataxia of Charlevoix-Saguenay (ARSACS) Identification Based on the Multicenter PROSPAX Study.
Notice bibliographique
Résumé
Autosomal recessive spastic ataxia of Charlevoix-Saguenay (ARSACS) and hereditary spastic paraplegia type 7 (SPG7) represent the most common genotypes of spastic ataxia (SPAX). To date, their magnetic resonance imaging (MRI) features have only been described qualitatively, and a pure neuroradiological differential diagnosis between these two conditions is difficult to achieve.To test the performance of MRI measures to discriminate between ARSACS and SPG7 (as an index of common SPAX disease).In this prospective multicenter study, 3D-T1-weighted images of 59 ARSACS (35.4 ± 10.3 years, M/F = 33/26) and 78 SPG7 (54.8 ± 10.3 years, M/F = 51/27) patients of the PROSPAX Consortium were analyzed, together with 30 controls (45.9 ± 16.9 years, M/F = 15/15). Different linear and surface measures were evaluated. A receiver operating characteristic analysis was performed, calculating area under the curve (AUC) and corresponding diagnostic accuracy parameters.The pons area proved to be the only metric increased exclusively in ARSACS patients (P = 0.02). Other different measures were reduced in ARSACS and SPG7 compared with controls (all with P ≤ 0.005). A cut-off value equal to 1.67 of the pons-to-superior vermis area ratio proved to have the highest AUC (0.98, diagnostic accuracy 93%, sensitivity 97%) in discriminating between ARSACS and SPG7.Evaluation of the pons-to-superior vermis area ratio can discriminate ARSACS from other SPAX patients, as exemplified here by SPG7. Hence, we hereby propose this ratio as the Magnetic Resonance Index for the Assessment and Recognition of patients harboring SACS mutations (MRI-ARSACS), a novel diagnostic tool able to identify ARSACS patients and useful for discriminating ARSACS from other SPAX patients undergoing MRI. © 2024 International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».