Progression of Microstructural Degeneration in Progressive Supranuclear Palsy and Corticobasal Syndrome: A Longitudinal Diffusion Tensor Imaging Study
Notice bibliographique
Résumé
Progressive supranuclear palsy (PSP) and corticobasal syndrome (CBS) are both 4 microtubule binding repeat tauopathy related disorders. Clinical trials need new biomarkers to assess the effectiveness of tau-directed therapies. This study investigated the regional distribution of longitudinal diffusion tensor imaging changes, measured by fractional anisotropy, radial and axial diffusivity over 6 months median interval, in 23 normal control subjects, 35 patients with PSP, and 25 patients with CBS. A mixed-effects framework was used to test longitudinal changes within and between groups. Correlations between changes in diffusion variables and clinical progression were also tested. The study found that over a 6 month period and compared to controls, the most prominent changes in PSP were up to 3±1% higher rates of FA reduction predominantly in superior cerebellar peduncles, and up to 18±6% higher rates of diffusivity increases in caudate nuclei. The most prominent changes in CBS compared to controls were up to 4±1% higher rates of anisotropy reduction and 18±6% higher rates of diffusivity increase in basal ganglia and widespread white matter regions. Compared to PSP, CBS was mainly associated with up to 3±1% greater rates of anisotropy reduction around the central sulci, and 11±3% greater rates of diffusivity increase in superior fronto-occipital fascicules. Rates of diffusivity increases in the superior cerebellar peduncle correlated with rates of ocular motor decline in PSP patients. This study demonstrated that longitudinal diffusion tensor imaging measurement is a promising surrogate marker of disease progression in PSP and CBS over a relatively short period.
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 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 ».