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Enregistrement W3189707687 · doi:10.1002/jmri.27853

A Multi‐sequence <scp>MRI</scp> Study in Parkinson's Disease: Association Between Rigidity and Myelin

2021· article· en· W3189707687 sur OpenAlexaffabout
Jiayue Cai, Jowon L. Kim, Tobias R. Baumeister, Maria Zhu, Yuheng Wang, Aiping Liu, Soojin Lee, Martin J. McKeown

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFractional anisotropyApathyWhite matterParkinson's diseaseResting state fMRIMedicineDiffusion MRIPsychologyNeuroscienceCardiologyPhysical medicine and rehabilitationMagnetic resonance imagingInternal medicineDiseaseRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The pathophysiology of rigidity in Parkinson's disease (PD) is poorly understood. Multi-sequence functional and structural brain MRI may further clarify the origin of this clinical characteristic. PURPOSE: To examine both joint and unique relationships of MRI-based functional and structural imaging modalities to rigidity and other clinical features of PD. STUDY TYPE: Retrospective cross-sectional study. POPULATION: 31 PD subjects (aged 68.0 ± 5.9 years, 21 males) with average disease duration 9.3 ± 5.4 years. FIELD STRENGTH/SEQUENCE: Multi-echo GRASE, diffusion-weighted echo planar imaging (EPI), and blood oxygen level dependent contrast EPI T2*-weighted sequences on a 3T scanner. ASSESSMENT: Myelin water fraction (MWF) and fractional anisotropy (FA) of 20 white-matter regions of interest (ROIs), and functional connectivity derived from resting-state fMRI among 56 ROIs were assessed. The Unified Parkinson's Disease Rating Scale-Part III, Montreal Cognitive Assessment, Beck Depression Index, and Apathy Rating Scales were used to assess motor and non-motor symptoms. STATISTICAL TESTS: Multiset canonical correlation analysis (MCCA) and canonical correlation analysis (CCA) were utilized to examine the joint and unique relationships of multiple imaging measures with clinical symptoms of PD. A permutation test was used to determine statistical significance (P < 0.05). RESULTS: MCCA revealed a single significant component jointly linking MWF, FA, and functional connectivity to age, bradykinesia, and leg agility, non-motor symptoms of cognition, depression, and apathy, but not rigidity (P = 0.77), tremor (P = 0.50 and 0.67 on the left and right side), or sex (P = 0.54). After controlling for this joint component, CCA found a unique significant association between MWF and rigidity, but no other associations were detected, including with FA (P = 0.87). DATA CONCLUSION: MWF, FA, and functional connectivity can serve as multi-sequence imaging markers to characterize many PD symptoms. However, rigidity in PD is additionally associated with widespread myelin changes. EVIDENCE LEVEL: 4 TECHNICAL EFFICACY: Stage 3.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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