Amyloid ß Impacts Future Freezing of Gait in Parkinson’s Disease Via White Matter Hyperintensities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Freezing of gait (FOG) is a common symptom in Parkinson’s Disease (PD) patients. Previous studies have reported relationships between FOG, substantia nigra (SN) degeneration, dopamine transporter (DAT) concentration, as well as amyloid β deposition. However, there is a paucity of research on the concurrent impact of white matter damage. Objectives To assess the inter-relationships between these different co-morbidities, their impact on future FOG and whether they act independently of each other. Methods We used baseline MRI and longitudinal gait data from the Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI). We used deformation based morphometry (DBM) from T1-weighted MRI to measure SN atrophy, and segmentation of white matter hyperintensities (WMH) as a measure of WM pathological load. Putamen and caudate DAT levels from SPECT as well as cerebrospinal fluid (CSF) amyloid β were obtained directly from the PPMI. Following correlation analyses, we investigated whether WMH burden mediates the impact of amyloid β on future FOG. Results SN DBM, WMH load, putamen and caudate DAT activity and CSF amyloid β levels were significantly different between PD patients with and without future FOG (p < 0.008). Mediation analysis demonstrated an effect of CSF amyloid β levels on future FOG via WMH load, independent of SN atrophy and striatal DAT activity levels. Conclusions Amyloid β might impact future FOG in PD patients through an increase in WMH burden, in a pathway independent of Lewy body pathology.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».