Gray and white matter damage are associated with motor symptoms in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Previous studies have found associations between atrophy in Substantia Nigra (SN) and White Matter Hyperintensities (WMH) of vascular origin and motor deficits in Parkinson’s disease (PD) patients (Zeighami et al. 2015, Pozorski et al. 2019). Here we assess the relationship between WMHs and SN atrophy and motor symptoms in PD. Method Data included 50 PD patients and 45 age‐matched controls with T1‐weighted and FLAIR scans at baseline, month18, and month36. WMHs were segmented using T1‐weighted and FLAIR images and a random forests classifier (Dadar et al. 2017, Figure 1.a). Deformation‐based morphometry was used to measure atrophy in Substantia Nigra (SN) (Figure 1.b, Ashburner et al 1998). The relationship between MRI features and clinical scores was assessed using mixed‐effects models: where Cohort denotes a categorical variable contrasting PD versus controls, and ID denotes the categorical random effects. The variables of interest were MRI‐Feature (implying an overall association between the MRI feature and clinical score of interest) and the interaction term Cohort:MRI‐Score (implying an additional PD‐specific impact of the MRI‐Feature on the Clinical‐Score). Log‐transformed WMH volumes and mean DBM score in left and right SN were used as MRI features. The motor subscore of Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRSIII) was used as the dependent variable of interest, reflecting motor deficits. Result WMH load significantly increased with age in both groups (t=9.95, p<0.0001). We did not find a significant group difference in WMH volumes. However, WMH load was significantly associated with UPDRSIII in PDs (t=2.63, p=0.008), but not in controls (t=0.02, p=0.86), with a marginal interaction (t=1.67, p=0.05, Figure 2). DBM in both left and right SN significantly decreased with age (tLeftSN=‐5.79, tRightSN=‐6.33, p<0.0001), and were significantly different between the cohorts (Figure 3, tLeftSN=‐4.19, tRightSN=‐3.95, p<0.00001). UPDRSIII significantly increased with age (t=4.75, p<0.00001) and decrease in SN DBM (tLeftSN=‐2.02, tRightSN=‐1.88, p<0.05), with a significantly greater impact in PDs (Figure 4, tLeftSN=‐2.10, tRightSN=‐1.73, p<0.04). Conclusion In our sample, both SN atrophy and WMH burden were significantly associated with additional motor deficits in PD, implying an additive contribution of both gray and white matter damage to the motor deficits in PD.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».