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Enregistrement W2317320755 · doi:10.1212/wnl.0000000000002285

D <sub>3</sub> dopamine receptor-preferring [ <sup>11</sup> C]PHNO PET imaging in Parkinson patients with dyskinesia

2015· article· en· W2317320755 sur OpenAlexaff
Doris Payer, Mark Guttman, Stephen J. Kish, Junchao Tong, John R. Adams, Pablo Rusjan, Sylvain Houle, Yoshiaki Furukawa, Alan A. Wilson, Isabelle Boileau

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensCentre for Movement DisordersUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobus pallidusLevodopaStriatumParkinson's diseaseDopaminergicDopamineDyskinesiaRadioligandInternal medicineDopamine receptorEndocrinologyVentral striatumMedicinePsychologyNeuroscienceBasal gangliaReceptorDiseaseCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate whether levodopa-induced dyskinesias (LID) are associated with D3 overexpression in levodopa-treated humans with Parkinson disease (PD). METHODS: In this case-control study, we used PET with the D3-preferring radioligand [(11)C]-(+)-PHNO to estimate D2/3 receptor binding in patients with levodopa-treated PD with LID (n = 12) and without LID (n = 12), and healthy control subjects matched for age, sex, education, and mental status (n = 18). RESULTS: Compared to nondyskinetic patients, those with LID showed heightened [(11)C]-(+)-PHNO binding in the D3-rich globus pallidus. Both PD groups also showed higher binding than controls in the sensorimotor division of the striatum. In contrast, D2/3 binding in the ventral striatum was lower in patients with LID than without, possibly reflecting higher dopamine levels. CONCLUSIONS: Dopaminergic abnormalities contributing to LID may include elevated D2/3 binding in globus pallidus, perhaps reflecting D3 receptor upregulation. The findings support therapeutic strategies that target and diminish activity at D3 to prevent LID.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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

Citations52
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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