Diffusion Tensor Imaging in Idiopathic Parkinson's Disease and Multisystem Atrophy (Parkinsonian Type)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Differentiation between Parkinson's disease (PD) and atypical Parkinson syndromes (AP) is usually based on clinical examination, but can be challenging especially at early stages of the diseases. Diffusion tensor imaging (DTI) allows for differentiation between PD and AP with good specificity. It is a promising tool for clinical application, but has not been elaborated completely with respect to methodology and validity. OBJECTIVE: In this study we evaluated differences of the apparent diffusion coefficient (ADC) and fractional anisotropy (FA) within white brain matter between patients with PD and multisystem atrophy of the parkinsonian type (MSAp). MATERIALS AND METHODS: DTI data of 9 PD and 9 MSAp patients were compared by means of a hypothesis-free whole-brain analysis algorithm (TBSS) focusing on changes within white matter. RESULTS: We found significantly higher values of the ADC in the MSAp group in the anterior limb of the inner capsule, superior parts of the corona radiata, and lateral periputaminal white matter. Group differences in FA values were not significant. CONCLUSION: Changes of the ADC close to the putamen proved most consistent and seem to be promising for the ongoing clinical implementation of DTI for the differentiation of hypokinetic-rigid movement disorders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle