Longitudinal progression of sporadic Parkinson's disease: a multi-tracer positron emission tomography study
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease is a heterogeneous disorder with multiple factors contributing to disease initiation and progression. Using serial, multi-tracer positron emission tomography imaging, we studied a cohort of 78 subjects with sporadic Parkinson's disease to understand the disease course better. Subjects were scanned with radiotracers of presynaptic dopaminergic integrity at baseline and again after 4 and 8 years of follow-up. Non-linear multivariate regression analyses, using random effects, of the form BP(ND)(t) or K(occ)(t) = a*e((-)(bt)(-d)(A) + c, where BP(ND) = tracer binding potential (nondispaceable), K(OCC) = tracer uptake constant a, b, c and d are regression parameters, t is the symptom duration and A is the age at onset, were utilized to model the longitudinal progression of radiotracer binding/uptake. We found that the initial tracer binding/uptake was significantly different in anterior versus posterior striatal subregions, indicating that the degree of denervation at disease onset was different between regions. However, the relative rate of decline in tracer binding/uptake was similar between the striatal subregions. While an antero-posterior gradient of severity was maintained for dopamine synthesis, storage and reuptake, the asymmetry between the more and less affected striatum became less prominent over the disease course. Our study suggests that the mechanisms underlying Parkinson's disease initiation and progression are probably different. Whereas factors responsible for disease initiation affect striatal subregions differently, those factors contributing to disease progression affect all striatal subregions to a similar degree and may therefore reflect non-specific mechanisms such as oxidative stress, inflammation or excitotoxicity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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.
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 tête enseignante, 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 ».