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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».