A new sensitive imaging biomarker for Parkinson disease?
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 25 years, considerable effort has been expended in developing neuroimaging methods capable of differentiating patients with Parkinson disease (PD) from healthy controls. These techniques have been developed with the hope that they could be used as biomarkers for both trait (presence of the disease) and state (severity of the disease), capable of convincingly establishing the diagnosis, defining the presence of the disease at its earliest stages, and serving as a surrogate marker for progression of the underlying disease. The commonest of these evaluate various components of the presynaptic dopaminergic nigrostriatal pathway.1 Others have used metabolic PET scans to identify disease-related functional brain networks.2 These techniques have relatively high sensitivity and specificity for distinguishing even patients with mild PD from healthy controls; however, there remains some overlap and they are expensive, often not widely available, and involve exposure to ionizing radiation. Over 20 years ago, MRI of the midbrain was first reported to be a promising method of demonstrating the degeneration of the substantia nigra pars compacta (SNc) in PD. Unfortunately, the original claim that narrowing of the MR signal from the SNc differentiated patients from controls on routine MRI3 was never realized. MR diffusion …
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».