Aberrant corticospinal tract characteristics in prodromal PD: A diffusion tensor imaging study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Parkinson's disease (PD) is typically diagnosed when motor symptoms first occur. However, PD-related non-motor symptoms may appear several years before diagnosis. REM sleep behaviour disorder (RBD) and olfactory deficits (hyposmia) are risk factors, but they are not specific for predicting progression towards PD. Other PD-related markers, for example brain imaging markers, may help to identify preclinical PD in hyposmic RBD patients. Studies have reported abnormal structural characteristics in the corticospinal tract (CST) of PD patients, but it is unclear whether hyposmic RBD patients have similar abnormalities that may help to predict PD in these individuals. This study examined whether CST abnormalities may be a potential marker of PD risk by using diffusion tensor imaging (DTI) measures. Methods: Twenty hyposmic RBD patients, 31 PD patients, and 29 healthy controls (HCs) were studied. DTI data were collected on a 1.5 T MRI scanner and CST characteristics (FA, MD, AD, and RD) were evaluated using probabilistic tractography (with seed regions in the bilateral primary motor cortex and mediolateral cerebral peduncles). Olfactory function was assessed with the University of Pennsylvania Smell Identification Test (UPSIT). Results: Hyposmic RBD patients showed significantly higher mean diffusivity (MD) values of the right CST compared to HCs but did not differ from PD patients. PD patients showed a trend of higher MD values compared to HCs. Conclusions: Altered diffusivity in the CST seems to be associated with RBD. The combination of RBD, hyposmia, and CST alterations may be related to later development of PD with comorbid RBD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».