Retinal Thickness Predicts the Risk of Cognitive Decline in Parkinson Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study was undertaken to analyze longitudinal changes of retinal thickness and their predictive value as biomarkers of disease progression in idiopathic Parkinson's disease (iPD). METHODS: Patients with Lewy body diseases were enrolled and prospectively evaluated at 3 years, including patients with iPD (n = 42), dementia with Lewy bodies (n = 4), E46K-SNCA mutation carriers (n = 4), and controls (n = 17). All participants underwent Spectralis retinal optical coherence tomography and Montreal Cognitive Assessment, and Unified Parkinson's Disease Rating Scale score was obtained in patients. Macular ganglion cell-inner plexiform layer complex (GCIPL) and peripapillary retinal nerve fiber layer (pRNFL) thickness reduction rates were estimated with linear mixed models. Risk ratios were calculated to evaluate the association between baseline GCIPL and pRNFL thicknesses and the risk of subsequent cognitive and motor worsening, using clinically meaningful cutoffs. RESULTS: GCIPL thickness in the parafoveal region (1- to 3-mm ring) presented the largest reduction rate. The annualized atrophy rate was 0.63μm in iPD patients and 0.23μm in controls (p < 0.0001). iPD patients with lower parafoveal GCIPL and pRNFL thickness at baseline presented an increased risk of cognitive decline at 3 years (relative risk [RR] = 3.49, 95% confidence interval [CI] = 1.10-11.1, p = 0.03 and RR = 3.28, 95% CI = 1.03-10.45, p = 0.045, respectively). We did not identify significant associations between retinal thickness and motor deterioration. INTERPRETATION: Our results provide evidence of the potential use of optical coherence tomography-measured parafoveal GCIPL thickness to monitor neurodegeneration and to predict the risk of cognitive worsening over time in iPD. ANN NEUROL 2021;89:165-176.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».