Notice bibliographique
Résumé
Abstract The diagnosis of multiple system atrophy and its differentiation from Parkinson's disease can be challenging, particularly in early disease. Both structural and functional imaging studies can be helpful for making the diagnosis, and could potentially be used to monitor disease progression. Magnetic resonance imaging can show distinctive patterns of atrophy and signal changes in multiple system atrophy, such as the “hot cross bun” and hyperintense putaminal rim signs, which are relatively specific, but have low sensitivity. Diffusivity might be particularly helpful in differentiating multiple system atrophy from Parkinson's disease, and appears to change over time, although the correlation with changes in motor dysfunction is uncertain. Diffusion weighted imaging changes in the middle cerebellar peduncle can also reliably separate multiple system atrophy from progressive supranuclear palsy. Volumetry detects characteristic patterns of atrophy. Alterations in spectroscopic patterns and abnormal iron deposition have also been reported. Positron emission tomography or single‐photon emission computed tomography measures of striatal dopamine innervation are abnormal in multiple system atrophy and Parkinson's disease; the addition of dopamine D2 receptor imaging (preserved in Parkinson's disease) can be helpful in differentiating the two. However, fluorodeoxyglucose positron emission tomography shows different characteristic metabolic networks in the two conditions that change with disease progression, and is probably more useful. Functional imaging can also be used to detect changes in cholinergic innervation in multiple system atrophy, and to study neuroinflammation. Imaging of cardiac sympathetic innervation can also differentiate between Parkinson's disease and multiple system atrophy, and might be underutilized for this purpose.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».