Longitudinal changes in free-water within the substantia nigra of Parkinson’s disease
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
There is a clear need to develop non-invasive markers of substantia nigra progression in Parkinson's disease. We previously found elevated free-water levels in the substantia nigra for patients with Parkinson's disease compared with controls in single-site and multi-site cohorts. Here, we test the hypotheses that free-water levels in the substantia nigra of Parkinson's disease increase following 1 year of progression, and that baseline free-water levels in the substantia nigra predict the change in bradykinesia following 1 year. We conducted a longitudinal study in controls (n = 19) and patients with Parkinson's disease (n = 25). Diffusion imaging and clinical data were collected at baseline and after 1 year. Free-water analyses were performed on diffusion imaging data using blinded, hand-drawn regions of interest in the posterior substantia nigra. A group effect indicated free-water values were increased in the posterior substantia nigra of patients with Parkinson's disease compared with controls (P = 0.003) and we observed a significant group × time interaction (P < 0.05). Free-water values increased for the Parkinson's disease group after 1 year (P = 0.006), whereas control free-water values did not change. Baseline free-water values predicted the 1 year change in bradykinesia scores (r = 0.74, P < 0.001) and 1 year change in Montreal Cognitive Assessment scores (r = -0.44, P = 0.03). Free-water in the posterior substantia nigra is elevated in Parkinson's disease, increases with progression of Parkinson's disease, and predicts subsequent changes in bradykinesia and cognitive status over 1 year. These findings demonstrate that free-water provides a potential non-invasive progression marker of the substantia nigra.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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