Therapeutic Efficacy and Prediction of 18F-FDG PET/CT-Assisted Botulinum Toxin Therapy in Patients With Idiopathic Cervical Dystonia
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to investigate the therapeutic efficacy of 18F-FDG PET/CT-assisted botulinum toxin (BTX) injection therapy and predictive PET findings in relation to a good response in patients with idiopathic cervical dystonia (ICD). MATERIALS AND METHODS: A total of 78 patients was enrolled from November 2007 to July 2018. The Toronto Western Spasmodic Torticollis Rating Scale (TWSTRS) score was determined at baseline and 4 weeks after BTX injection guided by electromyography and PET/CT. The number of hypermetabolic muscles, the highest SUVmax among hypermetabolic muscles, and the total SUVmax of hypermetabolic muscles were evaluated as pretreatment PET parameters. A good response was defined as a reduction rate ≥30% and a point decrease ≥15 of the TWSTRS total score. RESULTS: Half of the subjects showed a good response. Good responders had significantly higher baseline TWSTRS scores than poor responders (total score, P < 0.001; severity, P < 0.001; disability, P < 0.001; pain, P = 0.026). Good responders also had significantly higher numbers of hypermetabolic muscles and BTX-injected hypermetabolic muscles (P < 0.001, both). In multivariable analysis, the baseline TWSTRS disability subscale score and the number of BTX-injected hypermetabolic muscles were significant predictors for good response (P = 0.001 and P = 0.028). The aforementioned 3 PET parameters were positively correlated with the baseline TWSTRS scores. In addition, PET/CT well detected dystonic deep cervical muscles. CONCLUSIONS: FDG PET/CT-assisted BTX injection therapy showed good therapeutic efficacy in ICD patients. The numbers of hypermetabolic cervical muscles and BTX-injected hypermetabolic muscles may be helpful in predicting a good response.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».