Effect of Alzheimer’s Disease and Lewy Body Disease on Metabolic Changes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The relationship among amyloid-β (Aβ) deposition on amyloid positron emission tomography (PET), cortical metabolism on 18F-fluoro-2-deoxy-D-glucose (FDG)-PET, and clinical diagnosis has not been elucidated for both Alzheimer's disease (AD) and Lewy body disease (LBD). OBJECTIVE: We investigated the patterns of cerebral metabolism according to the presence of AD and LBD. METHODS: A total of 178 subjects were enrolled including 42 pure AD, 32 pure LBD, 34 Lewy body variant AD (LBVAD), 15 LBD with amyloid, 26 AD with dementia with Lewy bodies (DLB), and 29 control subjects. Pure AD, LBVAD, and AD with DLB groups had biomarker-supported diagnoses of typical AD, while pure LBD, LBD with amyloid, and AD with DLB groups had biomarker-supported diagnoses of typical LBD. Typical AD and LBD with amyloid showed amyloid-positivity on 18F-florbetaben (FBB) PET, while typical LBD and LBVAD had abnormalities on dopamine transporter PET. We measured regional patterns of glucose metabolism using FDG-PET and evaluated their relationship with AD and LBD. RESULTS: Compared with control group, typical AD and typical LBD commonly exhibited hypometabolism in the bilateral temporo-parietal junction, precuneus, and posterior cingulate cortex. Typical AD showed an additional hypometabolism in the entorhinal cortex, while patients with dopamine transporter abnormality-supported diagnosis of LBD showed diffuse hypometabolism that spared the sensory-motor cortex. Although the diffuse hypometabolism in LBD also involved the occipital cortex, prominent occipital hypometabolism was only seen in LBD with amyloid group. CONCLUSION: Combining clinical and metabolic evaluations may enhance the diagnostic accuracy of AD, LBD, and mixed disease cases.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».