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Enregistrement W2095476216 · doi:10.1002/mds.10270

Tc‐99m ethylene cysteinate dimer SPECT in the differential diagnosis of parkinsonism

2002· article· en· W2095476216 sur OpenAlexaff
Andrew Feigin, Angelo Antonini, Masafumi Fukuda, R. De Notaris, Riccardo Benti, Gianni Pezzoli, Marc J. Mentis, James R. Moeller, David Eidelberg

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésNuclear medicineParkinsonismPositron emission tomographySingle-photon emission computed tomographyAtrophyMedicinePerfusionEmission computed tomographyCentral nervous system diseasePsychologyRadiologyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Positron emission tomography (PET) and network analysis have been used to identify a reproducible pattern of regional metabolic covariation that is associated with idiopathic Parkinson's disease (PD). The activity of this PD-related pattern can be quantified in individual subjects and used to discriminate PD patients from atypical parkinsonians. Because PET is not commonly available, we sought to determine whether similar discrimination could be achieved using more routine single photon emission computed tomography (SPECT) perfusion methods. Twenty-three subjects with PD (age, 63 +/- 9 years), 22 subjects with multiple system atrophy (MSA; age, 64 +/- 7 years), and 20 age-matched healthy controls (age, 62 +/- 13 years) underwent SPECT imaging of regional cerebral perfusion with Tc-99m ethylene cysteinate dimer (ECD). Using network analysis, we determined whether a PD-related pattern existed in the SPECT data, and whether its expression discriminated PD from MSA patients. Additionally, we compared the accuracy of group discrimination achieved by this pattern with that of the PET-derived PD-related pattern applied to the SPECT data. Network analysis of the SPECT data identified a significant pattern characterized by relative increases in cerebellar, lentiform, and thalamic perfusion covarying with decrements in the frontal operculum and in the medial temporal cortex. Subject scores for this pattern discriminated PD patients from controls (P < 0.01) and from MSA patients (P < 0.03). Subject scores for the PET-derived PD-related pattern computed in the individual SPECT scans more accurately distinguished PD patients from controls (P < 0.005) and from MSA patients (P = 0.0002). A significant PD-related covariance pattern can be identified in SPECT perfusion data. Moreover, the disease related pattern identified previously with PET can be applied to individual SPECT perfusion scans to provide group discrimination between PD patients, healthy controls, and individuals with MSA. Because of significant individual subject overlap between groups, however, the clinical utility of this method in the differential diagnosis of Parkinsonism remains uncertain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations89
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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