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Enregistrement W2233985300 · doi:10.1093/brain/awv361

Free-water imaging in Parkinson’s disease and atypical parkinsonism

2015· article· en· W2233985300 sur OpenAlexaff
Peggy J. Planetta, Edward Ofori, Ofer Pasternak, Roxana G. Burciu, Priyank Shukla, Jesse C. DeSimone, Michael S. Okun, Nikolaus R. McFarland, David E. Vaillancourt

Notice bibliographique

RevueBrain · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensCentre for Movement Disorders
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on Aging
Mots-clésProgressive supranuclear palsySubstantia nigraSubthalamic nucleusParkinson's diseaseNeuroscienceDentate nucleusParkinsonismCorpus callosumBasal gangliaAtrophyPathologyPsychologyMedicineCerebellumCentral nervous systemDeep brain stimulationDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional single tensor diffusion analysis models have provided mixed findings in the substantia nigra of Parkinson's disease, but recent work using a bi-tensor analysis model has shown more promising results. Using a bi-tensor model, free-water values were found to be increased in the posterior substantia nigra of Parkinson's disease compared with controls at a single site and in a multi-site cohort. Further, free-water increased longitudinally over 1 year in the posterior substantia nigra of Parkinson's disease. Here, we test the hypothesis that other parkinsonian disorders such as multiple system atrophy and progressive supranuclear palsy have elevated free-water in the substantia nigra. Equally important, however, is whether the bi-tensor diffusion model is able to detect alterations in other brain regions beyond the substantia nigra in Parkinson's disease, multiple system atrophy, and progressive supranuclear palsy and to accurately distinguish between these diseases. Free-water and free-water-corrected fractional anisotropy maps were compared across 72 individuals in the basal ganglia, midbrain, thalamus, dentate nucleus, cerebellar peduncles, cerebellar vermis and lobules V and VI, and corpus callosum. Compared with controls, free-water was increased in the anterior and posterior substantia nigra of Parkinson's disease, multiple system atrophy, and progressive supranuclear palsy. Despite no other changes in Parkinson's disease, we observed elevated free-water in all regions except the dentate nucleus, subthalamic nucleus, and corpus callosum of multiple system atrophy, and in all regions examined for progressive supranuclear palsy. Compared with controls, free-water-corrected fractional anisotropy values were increased for multiple system atrophy in the putamen and caudate, and increased for progressive supranuclear palsy in the putamen, caudate, thalamus, and vermis, and decreased in the superior cerebellar peduncle and corpus callosum. For all disease group comparisons, the support vector machine 10-fold cross-validation area under the curve was between 0.93-1.00 and there was high sensitivity and specificity. The regions and diffusion measures selected by the model varied across comparisons and are consistent with pathological studies. In conclusion, the current study used a novel bi-tensor diffusion analysis model to indicate that all forms of parkinsonism had elevated free-water in the substantia nigra. Beyond the substantia nigra, both multiple system atrophy and progressive supranuclear palsy, but not Parkinson's disease, showed a broad network of elevated free-water and altered free-water corrected fractional anisotropy that included the basal ganglia, thalamus, and cerebellum. These findings may be helpful in the differential diagnosis of parkinsonian disorders, and thereby facilitate the development and assessment of targeted therapies.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,546

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations205
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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