CSF β-amyloid <sub>42</sub> and risk of freezing of gait in early Parkinson disease
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine whether CSF biomarkers can be used as a predictor of freezing of gait (FOG) in Parkinson disease (PD) and to investigate the predictive value of clinical, dopamine transporter (DAT) imaging, and CSF parameters both separately and in combination. Methods This study using the PPMI data included 393 patients with newly diagnosed PD without FOG at baseline. We evaluated CSF for β-amyloid 1-42 (Aβ42), α-synuclein, total tau, phosphorylated tau181, and the calculated ratio of Aβ42 to total tau at baseline. Demographic and clinical data and DAT imaging results were also investigated. Cox proportional-hazards regression analyses were performed to identify the factors predictive of FOG. From these results, we constructed a predictive model for the development of FOG. Results During a median follow-up of 4.0 years, only Aβ42 among the CSF biomarkers was associated with the development of FOG (hazard ratio 0.997, 95% confidence interval [CI] 0.996–0.999, p = 0.009). Postural instability gait difficulty (PIGD) score, caudate DAT uptake, and, to a lesser extent, male sex, Movement Disorders Society Unified Parkinson9s Disease Rating Scale motor score, and Montreal Cognitive Assessment score were also predictive of FOG. The combined model integrating the PIGD score, caudate DAT uptake, and CSF Aβ42 achieved a better discriminative ability (area under the curve 0.755, 95% CI 0.700–0.810) than any factor alone. Conclusion We found CSF Aβ42 to be a predictor of FOG in patients with early PD. Furthermore, the development of FOG within 4 years after diagnosis of PD can be predicted with acceptable accuracy with our risk model.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».