Abnormal metabolic network activity in REM sleep behavior disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether the Parkinson disease-related covariance pattern (PDRP) expression is abnormally increased in idiopathic REM sleep behavior disorder (RBD) and whether increased baseline activity is associated with greater individual risk of subsequent phenoconversion. METHODS: For this cohort study, we recruited 2 groups of RBD and control subjects. Cohort 1 comprised 10 subjects with RBD (63.5 ± 9.4 years old) and 10 healthy volunteers (62.7 ± 8.6 years old) who underwent resting-state metabolic brain imaging with (18)F-fluorodeoxyglucose PET. Cohort 2 comprised 17 subjects with RBD (68.9 ± 4.8 years old) and 17 healthy volunteers (66.6 ± 6.0 years old) who underwent resting brain perfusion imaging with ethylcysteinate dimer SPECT. The latter group was followed clinically for 4.6 ± 2.5 years by investigators blinded to the imaging results. PDRP expression was measured in both RBD groups and compared with corresponding control values. RESULTS: PDRP expression was elevated in both groups of subjects with RBD (cohort 1: p < 0.04; cohort 2: p < 0.005). Of the 17 subjects with long-term follow-up, 8 were diagnosed with Parkinson disease or dementia with Lewy bodies; the others did not phenoconvert. For individual subjects with RBD, final phenoconversion status was predicted using a logistical regression model based on PDRP expression and subject age at the time of imaging (r(2) = 0.64, p < 0.0001). CONCLUSIONS: Latent network abnormalities in subjects with idiopathic RBD are associated with a greater likelihood of subsequent phenoconversion to a progressive neurodegenerative syndrome.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».