Predictors of Conversion to α-Synucleinopathy Diseases in Idiopathic Rapid Eye Movement Sleep Behavior Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Idiopathic rapid eye movement sleep behavior disorder (iRBD) often precedes the development of α-synucleinopathy diseases. OBJECTIVE: We aimed to assess the predictive value of clinical variables and biomarkers for the early development of α-synucleinopathy diseases in subjects with iRBD. METHODS: 56 patients with RBD Screening Questionnaire (RBDSQ) scores ≥5 at baseline and subsequent visit were enrolled as probable iRBD from the Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI) database. Baseline clinical data and biomarkers were analyzed. The endpoint was defined as disease progression to α-synucleinopathy diseases. Cox proportional hazard and Kaplan-Meier analyses were used to evaluate the predictive values of the indicators. RESULTS: During a mean follow-up duration of 5.1 years, 15 of 56 patients (26.8%) developed α-synucleinopathy diseases. Baseline clinical variables, including University of Pennsylvania Smell Identification Test (UPSIT, HR = 26.18, p = 0.004), 15-item Geriatric Depression Scale (GDS, HR = 14.26, p = 0.001), Montreal Cognitive Assessment (MoCA, HR = 3.56, p = 0.025), and Hopkins Verbal Learning Test Total recall (HVLT-TR, HR = 3.70, p = 0.014); genotype status of TMEM175 (HR = 3.74, p = 0.017), SCN3A (HR = 5.81, p = 0.022) and NUCKS1 (HR = 0.342, p = 0.049); ratio of phosphorylated tau to total tau (p-tau/t-tau, HR = 8.36, p = 0.001) in cerebrospinal fluid; and gray matter atrophy in inferior frontal gyrus (IFG, HR = 15.49, p = 0.001) were associated with phenoconversion to α-synucleinopathy diseases. A model combined the three independent variables (UPSIT, TMEM175 and gray matter atrophy in IFG) exhibited significantly improved predictive performance. CONCLUSION: For patients with iRBD, progression to α-synucleinopathy diseases can be predicted with good accuracy using a model combining clinical variables and biomarkers, which could form a basis for future disease prevention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».