Cerebral glucose metabolism and cognition in newly diagnosed Parkinson's disease: ICICLE-PD study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess reductions of cerebral glucose metabolism in Parkinson's disease (PD) with 18F-fluorodeoxyglucose (FDG) positron emission tomography (PET), and their associations with cognitive decline. METHODS: FDG-PET was performed on a cohort of 79 patients with newly diagnosed PD (mean disease duration 8 months) and 20 unrelated controls. PD participants were scanned while on their usual dopaminergic medication. Cognitive testing was performed at baseline, and after 18 months using the Cognitive Drug Research (CDR) and Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB) computerised batteries, the Mini-Mental State Examination (MMSE), and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). We used statistical parametric mapping (SPM V.12) software to compare groups and investigate voxelwise correlations between FDG metabolism and cognitive score at baseline. Linear regression was used to evaluate how levels of cortical FDG metabolism were predictive of subsequent cognitive decline rated with the MMSE and MoCA. RESULTS: PD participants showed reduced glucose metabolism in the occipital and inferior parietal lobes relative to controls. Low performance on memory-based tasks was associated with reduced FDG metabolism in posterior parietal and temporal regions, while attentional performance was associated with more frontal deficits. Baseline parietal to cerebellum FDG metabolism ratios predicted MMSE (β=0.38, p=0.001) and MoCA (β=0.3, p=0.002) at 18 months controlling for baseline score. CONCLUSIONS: Reductions in cortical FDG metabolism were present in newly diagnosed PD, and correlated with performance on neuropsychological tests. A reduced baseline parietal metabolism is associated with risk of cognitive decline and may represent a potential biomarker for this state and the development of PD dementia.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».