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Enregistrement W4399295358 · doi:10.1002/mds.29866

Magnetic Resonance Imaging Measures to Track Atrophy Progression in Progressive Supranuclear Palsy in Clinical Trials

2024· article· en· W4399295358 sur OpenAlexfundno aff
Andrea Quattrone, Nicolai Franzmeier, Hans‐Jürgen Huppertz, Martin Klietz, Sebastian Niclas Roemer, Adam L. Boxer, Johannes Levin, Günter U. Höglinger

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIH Clinical CenterUniversity of Chicago MedicineNewcastle upon Tyne Hospitals NHS Foundation TrustUniversity of California, San FranciscoDeutsches Zentrum für Neurodegenerative ErkrankungenUniversität RostockMedical Research CouncilCentre Hospitalier Universitaire de BordeauxServierEli Lilly and CompanyLudwig-Maximilians-Universität MünchenRWTH Aachen UniversityHumboldt-Universität zu BerlinH. Lundbeck A/SEberhard Karls Universität TübingenUniversidad de NavarraEisaiUniversity of TorontoUniversity of PennsylvaniaVolkswagen FoundationTechnische Universität DresdenKorea UniversityDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of CambridgeJohns Hopkins UniversityGHR FoundationOchsner HealthIndiana University HealthNational Institutes of HealthRegeneron PharmaceuticalsRush UniversityUniversity of South FloridaPennsylvania State UniversityUniversity of South CarolinaMassachusetts General HospitalUniversity of MinnesotaUniversity of OttawaUniversity of ChicagoMorsani College of MedicineKorea University Guro HospitalBristol-Myers SquibbTeva Pharmaceutical IndustriesPfizerBiogenRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität BonnAlzheimer's AssociationAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeSanofiBayer Vital
Mots-clésProgressive supranuclear palsyMagnetic resonance imagingAtrophyCohortMedicineNuclear medicinePsychologyInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Several magnetic resonance imaging (MRI) measures have been suggested as progression biomarkers in progressive supranuclear palsy (PSP), and some PSP staging systems have been recently proposed. OBJECTIVE: Comparing structural MRI measures and staging systems in tracking atrophy progression in PSP and estimating the sample size to use them as endpoints in clinical trials. METHODS: Progressive supranuclear palsy-Richardson's syndrome (PSP-RS) patients with one-year-follow-up longitudinal brain MRI were selected from the placebo arms of international trials (NCT03068468, NCT01110720, NCT01049399) and the DescribePSP cohort. The discovery cohort included patients from the NCT03068468 trial; the validation cohort included patients from other sources. Multisite age-matched healthy controls (HC) were included for comparison. Several MRI measures were compared: automated atlas-based volumetry (44 regions), automated planimetric measures of brainstem regions, and four previously described staging systems, applied to volumetric data. RESULTS: Of 508 participants, 226 PSP patients including discovery (n = 121) and validation (n = 105) cohorts, and 251 HC were included. In PSP patients, the annualized percentage change of brainstem and midbrain volume, and a combined index including midbrain, frontal lobe, and third ventricle volume change, were the progression biomarkers with the highest effect size in both cohorts (discovery: >1.6; validation cohort: >1.3). These measures required the lowest sample sizes (n < 100) to detect 30% atrophy progression, compared with other volumetric/planimetric measures and staging systems. CONCLUSIONS: This evidence may inform the selection of imaging endpoints to assess the treatment efficacy in reducing brain atrophy rate in PSP clinical trials, with automated atlas-based volumetry requiring smaller sample size than staging systems and planimetry to observe significant treatment effects. © 2024 The Author(s). Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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