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Enregistrement W3040830209 · doi:10.3389/fneur.2020.00574

PET Tau Imaging and Motor Impairments Differ Between Corticobasal Syndrome and Progressive Supranuclear Palsy With and Without Alzheimer's Disease Biomarkers

2020· article· en· W3040830209 sur OpenAlexafffund
Anna Vasilevskaya, Foad Taghdiri, Namita Multani, Cassandra Jessica Anor, Karen Misquitta, Sylvain Houle, Charles Burke, David F. Tang‐Wai, Anthony E. Lang, Susan H. Fox, Elizabeth Slow, Pablo Rusjan, Maria Carmela Tartaglia

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensUniversity of WindsorWestern UniversityCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of TorontoUniversity Health NetworkToronto Western HospitalOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésProgressive supranuclear palsyCorticobasal degenerationNeuroscienceMedicineDiseaseMotor neurone diseasePsychologyPhysical medicine and rehabilitationAmyotrophic lateral sclerosisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Frontotemporal lobar degeneration (FTLD)-related syndrome includes Progressive supranuclear palsy (PSP) and Corticobasal syndrome (CBS). PSP is usually caused by a tauopathy but can have associated Alzheimer’s disease (AD) while CBS can be caused by tauopathy, transactive response DNA binding protein 43 kDa or AD pathology. Our aim was to compare the parkinsonian syndromes presenting without AD biomarkers (CBS/PSP-non-AD) to parkinsonian syndromes with AD biomarkers (CBS/PSP-AD). Materials & Methods: Twenty-four patients [11 males, 13 females; age (68.46±7.23)] were recruited for this study. The whole cohort was divided into parkinsonian syndromes without AD biomarkers [N=17; diagnoses (6 CBS, 11 PSP)], and parkinsonian syndromes with AD biomarkers [N=7; diagnoses (6 CBS-AD, 1 PSP-AD)]. Anatomical MRI and PET imaging with tau ligand [18F]-AV1451 tracer was completed. Cerebrospinal fluid analysis or [18F]-AV1451 PET imaging was used to assess for the presence of AD biomarkers. Progressive supranuclear palsy rating scale (PSPRS) and unified Parkinson’s disease rating scale (UPDRS) motor exam were implemented to assess for motor disturbances. Language and cognitive testing were completed. Results: The CBS/PSP-non-AD group [age (70.18±6.65)] was significantly older (p=0.028) than CBS/PSP-AD group [age (64.29±7.32)]. There were no differences between the groups in terms of gender, education, years of disease duration, and disease severity as measured with the Clinical Dementia Rating scale. The CBS/PSP-non-AD group had significantly lower PET Tau Standard Volume Uptake Ratio (SUVR) values compared to the CBS/PSP-AD group in multiple frontal and temporal areas, and inferior parietal (all p<0.03). The CBS/PSP-non-AD group had significantly higher scores compared to CBS/PSP-AD group on PSPRS (p=0.004) and UPDRS motor exam (p=0.045). The CBS/PSP-non-AD group had higher volumes of inferior parietal, precuneus, and hippocampus (all p<0.02); but lower volume of midbrain (p=0.02), compared to the CBS/PSP-AD group. Discussion: The CBS/PSP-non-AD group had higher motor disturbances compared to the CBS/PSP-AD group, however both groups performed similarly on neuropsychological measures. The AD biomarker group had increased global uptake of PET Tau SUVR and lower volumes in AD-specific areas. These results show that the presenting phenotype of CBS and PSP syndromes and the distribution of injury are strongly affected by the presence of AD biomarkers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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