The Value of GRE, ADC and Routine MRI in Distinguishing Parkinsonian Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To study different radiological signs and sequences including apparent diffusion coefficient (ADC) and gradient echo (GRE) to differentiate degenerative parkinsonian syndromes. BACKGROUND: Multiple system atrophy (MSA), Parkinson's disease (PD), progressive supranuclear palsy (PSP) and corticobasal degeneration (CbD) differ in the pattern of neurodegeneration and cellular damage. Measuring the ADC, GRE sequences for paramagnetic substances and simple anatomical assessments have been reported individually to assist in separating some of these disorders, but have not been compared. METHODS: brain MRIs from May 2002 to February 2008 were retrospectively evaluated by raters blinded to the clinical diagnosis for predefined MRI signs on T1, T2 and GRE sequences. ADC values were quantitatively measured. Medical records were objectively analyzed using standard clinical criteria for different parkinsonian syndromes. RESULTS: 195 cases comprising of 61 PD, 15 MSA-P, 7 MSA-C, 21 PSP, 6 Corticobasal syndrome, 21 not fitting criteria and 64 controls were evaluated. 73% of patients with MSA-P had hypointensity of the putamen (compared to the pallidum) on GRE. The specificity of this sign to diagnose MSA-P was 90% versus PD and 76% versus PSP. When GRE hypointensity was combined with atrophy of the putamen the specificity improved to 98% (versus PD) and 95% (versus PSP) without altering the sensitivity. The ADC values were significantly higher in the middle cerebellar peduncle in cases with MSA-C versus controls, PD and PSP (p<0.001). CONCLUSIONS: The combination of hypointensity and atrophy of the putamen on GRE is useful in differentiating MSA-P from other parkinsonian syndromes.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».