Diffusion-weighted MRI hyperintensity patterns differentiate CJD from other rapid dementias
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diffusion-weighted imaging (DWI) and fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) MRI have high sensitivity and specificity for Creutzfeldt-Jakob disease (CJD). No studies, however, have demonstrated how MRI can distinguish CJD from nonprion causes of rapidly progressive dementia (npRPD). We sought to determine the diagnostic accuracy of MRI for CJD compared to a cohort of npRPD subjects. METHODS: Two neuroradiologists blinded to diagnosis assessed DWI and FLAIR images in 90 patients with npRPD (n = 29) or prion disease (sporadic CJD [sCJD], n = 48, or genetic prion disease [familial CJD, n = 6, and Gerstmann-Sträussler-Scheinker, n = 7]). Thirty-one gray matter regions per hemisphere were assessed for abnormal hyperintensities. The likelihood of CJD was assessed using our previously published criteria. RESULTS: Gray matter hyperintensities (DWI > FLAIR) were found in all sCJD cases, with certain regions preferentially involved, but never only in limbic regions, and rarely in the precentral gyrus. In all sCJD cases with basal ganglia or thalamic DWI hyperintensities, there was associated restricted diffusion (apparent diffusion coefficient [ADC] map). This restricted diffusion, however, was not seen in any npRPD cases, in whom isolated limbic hyperintensities (FLAIR > DWI) were common. One reader's sensitivity and specificity for sCJD was 94% and 100%, respectively, the other's was 92% and 72%. After consensus review, the readers' combined MRI sensitivity and specificity for sCJD was 96% and 93%, respectively. Familial CJD had overlapping MRI features with sCJD. CONCLUSIONS: The pattern of FLAIR/DWI hyperintensity and restricted diffusion can differentiate sCJD from other RPDs with a high sensitivity and specificity. MRI with DWI and ADC should be included in sCJD diagnostic criteria. New sCJD MRI criteria are proposed.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».