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Enregistrement W4368408169 · doi:10.1186/s41983-023-00662-2

Role of multimodal advanced biomarkers as potential predictors of cognitive and psychiatric aspects of Parkinson's disease

2023· article· en· W4368408169 sur OpenAlexaboutno aff
Marwa Y. Badr, Reham A. Amer, Mona Ahmed Kotait, Sara M. Shoeib, Alaa Mohamed Reda

Notice bibliographique

RevueThe Egyptian Journal of Neurology Psychiatry and Neurosurgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentDementiaNeuropsychologyParkinson's diseaseDepression (economics)BiomarkerBeck Depression InventoryMedicineAudiologyInternal medicineCognitionFractional anisotropyMajor depressive disorderPsychologyDiffusion MRIPsychiatryDiseaseMagnetic resonance imagingRadiologyAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The value of biomarker research in Parkinson's disease (PD) exists in the early detection and accurate diagnosis of non-motor neuropsychiatric symptoms with implications for future treatment strategies. The aim of the this work was to assess and predict risk for possible cognitive, psychiatric abnormalities in patients with early stage idiopathic PD using a combination of advanced diagnostic biomarkers for early recognition and intervention. Methods This cross-sectional case–control study was conducted on 58 eligible idiopathic PD-patients, and 45 age/sex-matched healthy controls. All participants were subjected to neuro-psychiatric-, radiological-, audiological-, and laboratory-evaluations. Cognitive assessment was performed using Montreal Cognitive Assessment, Mattis Dementia, and Parkinson’s Disease-Cognitive scales. Depression was evaluated by Hamilton Depression and Beck Depression Inventory-II rating scales. Radiologically, volumetric-MRI, diffusion tensor imaging (DTI), and susceptibility weighted imaging were done. Audiologically, P300 and cortical auditory evoked potentials were elicited. Laboratory investigations included 24 h-urinary 5-HIAA and serum levels of IL6, BDNF, 5-HT, and aberrant cimiRNA 132-3p expression profile. Results Neuropsychological scales revealed mild depression and mild cognitive impairment, with significant differences in PD group. Volumetric-MRI highlighted that PD-patients had a significant bilateral decrease in the mean cortical thickness and thickness/volume of many brain areas. DTI showed a reduction in fractional isotropy and a significant bilateral increase in mean diffusivity through many areas in PD-patients. Patients also had either absent or diminished amplitude of P300,P1, diminished amplitude of N1,P2,N2 and delayed latency of all previous waves. There was a significant reduction of 24 h-urinary 5-HIAA and serum BDNF, with significant elevation of serum IL6, as well as non-significant reduction of serum 5-HT and microRNA-132-3p(2-ΔCt) in PD-patients. Conclusions Early stage PD-patients had subtle cognitive impairment and depression as detected by psychometric scales and correlated significantly with the various biomarkers, including advanced neuro-imaging, evoked potential studies, and laboratory markers. The key message of this work include evaluating the high prevalence of cognitive and psychiatric impairment in early idiopathic PD has encouraged research and workup for precision medicine. Proper integration of advanced multimodal biomarkers in this study has led to predict the risk of early mild cognitive and psychiaric affection. This will optimize the health strategies for early proper management to improve quality of life.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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