Correlation between clinical and radiologic features of patients with Gerstmann-Sträussler-Scheinker syndrome (Pro102Leu)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Gerstmann-Sträussler-Scheinker syndrome is a rare hereditary neurodegenerative disorder with clinical heterogeneity. This study is aim to demonstrate the clinical spectrum and radiologic characteristics of patients caused by Pro102Leu mutation in PRNP. MATERIALS AND METHODS: We retrospect clinical manifestations of five patients from four Japanese families, and comprehensively analyzed their brain MRI, SPECT (N-isopropyl-p-[123I] iodoamphetamine), and PET (18F-2-fluoro-2-deoxy-d-glucose) images. RESULTS: All patients developed ataxia of lower limbs and trunk, gait disturbance, dysesthesia in legs, and lower limb hyporeflexia. In the early clinical stage before dementia began, no noticeable abnormalities could be observed from brain MRI, but SPECT and PET revealed mosaic-like pattern of blood flow and glucose metabolism of the brain. Predominant abnormalities were found in the occipital and frontal lobes on SPECT and PET analysis, respectively. In SPECT analysis, blood flow of the anterior cerebellar lobes was lower than that of the posterior cerebellar lobes. CONCLUSIONS: Clinical symptoms resulting from failure of dorsal horn of spinal cord and spinocerebellar tracts were observed in all cases. Radiologic findings revealed individual differences of involved region in their brain, which could produce clinical diversity. We identified a downtrend of blood flow in the anterior cerebellar lobes, a projection field of the spinocerebellar tracts, which is an important feature of Gerstmann-Sträussler-Scheinker syndrome.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».