Fatigue in Parkinson's disease: The contribution of cerebral metabolic changes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fatigue is a common and disabling non‐motor symptom in Parkinson's disease associated with a feeling of overwhelming lack of energy. The aim of this study was to identify the neural substrates that may contribute to the development of fatigue in Parkinson's disease. Twenty‐three Parkinson's disease patients meeting UK Brain Bank criteria for the diagnosis of idiopathic Parkinson's disease were recruited and completed the 2‐[18F]fluoro‐2‐deoxy‐D‐glucose (FDG)‐PET scan. The metabolic activities of Parkinson's disease patients with fatigue were compared to those without fatigue using statistical parametric mapping analysis. The Parkinson's disease group exhibiting higher level of fatigue showed anti‐correlated metabolic changes in cortical regions associated with the salience (i.e., right insular region) and default (i.e., bilateral posterior cingulate cortex) networks. The metabolic abnormalities detected in these brain regions displayed a significant correlation with level of fatigue and were associated with a disruption of the functional correlations with different cortical areas. These observations suggest that fatigue in Parkinson's disease may be the expression of metabolic abnormalities and impaired functional interactions between brain regions linked to the salience network and other neural networks. Hum Brain Mapp 38:283–292, 2017. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».