Tau in Atypical Parkinsonisms: A Meta‐Analysis of in Vivo <scp>PET</scp> Imaging Findings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Progressive supranuclear palsy (PSP) and corticobasal degeneration (CBD) are atypical parkinsonisms (APs) that are classified as tauopathies. Patients with these APs may present with similar early clinical manifestations to Parkinson's disease (PD), but they prove unresponsive to anti‐parkinsonian medications. Objective The main objective of this meta‐analysis was to compare first‐ and second‐generation tau PET tracer efficacy in patients with the APs to identify potential diagnostic biomarkers. Methods PubMed and Web of Science were searched between January 1, 1999 and December 31, 2022. We included case–control studies that were published in English and report tau PET tracer binding as mean ± SD in at least one region of interest (ROI). Differences in tau PET binding values were meta‐analyzed using random‐effects meta‐analytic models and subgroup analyses based on ROIs in the statistical programming language R (version 4.2.1). Results Overall, 29 studies with 665 patients were included in the final review. [18F]PI‐2620 outperformed first‐generation tracers when comparing PSP‐HC (g = −1.68, 95% CI: −2.05 to −1.30) and CBD‐HC (g = −1.37, 95% CI: −2.25 to −0.49). When comparing PSP‐PD, the first‐generation tracer, [18F]AV‐1451, presented with higher binding to PSP patients (g = −0.80, 95% CI: −1.24 to −0.35). Conclusions Our results demonstrate the efficacy of [18F]PI‐2620 PET in imaging AP‐tau. These findings contribute towards identifying a diagnostic imaging biomarker for patients with APs. The main limitation of this study was the heterogeneity of the results. Future studies should conduct AP‐PD comparisons with second‐generation tracers to confirm the preliminary results found here.
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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 | 0,017 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».