Can spiral analysis predict the FP‐CIT SPECT scan result in tremulous patients?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have compared the accuracy of spiral analysis in distinguishing essential tremor (ET) from PD. In this study, we have used this technique to distinguish cases of tremulous PD (TDPD) (N = 24) from tremulous parkinsonian subjects without evidence of dopaminergic deficit (N = 41). METHODS: All patients were characterized on clinical and (123)I-N-ω-fluoro-propyl-2ß-carbomethoxy-3ß-(4-iodophenyl) nortropane ([(123)I] FP-CIT) SPECT scan data, which were concordant in every case. All analyses were carried out by observers blinded to the clinical details and supplied with just the spiral drawings, from which tremor severity (TS), 3-turn spiral diameter (3TD), and spiral density (SD) were measured. RESULTS: The spirals drawn by TDPD cases had significantly smaller 3TD (P = 0.029) and greater SD (P = 0.0082) than those with normal FP-CIT scans. There was no significant difference in the TS between the two groups (P = 0.11). The sensitivity and specificity of TS were 62.5% and 65.0%, 3TD were 75% and 56.7%, and SD were 30.4% and 82.5%, respectively, in predicting the correct classification. Further analyses combining these factors into pairs, showed that the respective sensitivities and specificities of (1) TS × 3TD were 75.0% and 40.0%, (2) TS/SD were 56% and 70.0%, and (3) 3TD/SD were 87.0% and 40.0%. DISCUSSION: There are significant differences in the 3TD and SD of spirals drawn by tremulous patients with normal versus abnormal FP-CIT scans. Spiral analysis may have some clinical value in helping to distinguish tremulous parkinsonian patients with normal presynaptic dopaminergic imaging from tremulous PD patients, providing results similar to those reported for expert movement disorder neurologists using standardized videotaped examinations.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».