Periventricular gradients in axonal and myelin microstructure are present in people with multiple sclerosis having low and high disability
Notice bibliographique
Résumé
Background: MS imaging studies have demonstrated an ependymal “surface-in” distribution of white matter damage. The origin of this effect and how it impacts myelinated axons in people with MS (PwMS) is poorly understood. Objectives: To investigate (1) whether there is clear evidence of tract-wise, periventricular damage, based on fractional anisotropy, mean diffusivity, axonal water fraction (AWF) and myelin volume fraction (MVF), in PwMS, (2) if such tissue damage is associated with T 1 -“black-hole” (T 1 -BH) and/or non-BH lesions, and (3) if periventricular quantitative MRI abnormalities are correlated with lateral ventricle (LV) and choroid plexus (CP) enlargement. Methods: We applied structural, MT-weighted, and multi-shell diffusion MRI in healthy controls and PwMS to quantify periventricular gradient damage to axons and myelin. We also evaluated the correlation between such gradient damage and both non-BH and T 1 -BH lesion loads, and brain volume changes. Results: Clear periventricular gradients exist in both AWF and MVF measures in the Association and Projection Tracts. They are strongly correlated with T 1 -BH lesion load, and with LV and CP enlargement in PwMS with EDSS > 2. Conclusions: Tract-specific, periventricular gradients in PwMS exist prominently in AWF and MVF, are strongly associated with T 1 -BH lesion loads, and correlate with LV and CP enlargement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».