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Enregistrement W4400524585 · doi:10.3174/ajnr.a8297

Fractional Anisotropy is a More Sensitive Diagnostic Biomarker Than Mean Kurtosis for Patients with Parkinson Disease with Cognitive Dysfunction: A Diffusional Kurtosis Map Tract-Based Spatial Statistics Study

2024· article· en· W4400524585 sur OpenAlexaboutno aff
Bingbing Gao, Mingrui Qu, Yuhan Jiang, Wanyao Li, Man Wang, Chenhui Pei, Dandan Zheng, Chao Yang, Yanwei Miao

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Neuroradiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKurtosisMedicineFractional anisotropyBiomarkerParkinson's diseaseDiseaseStatisticsDiffusion MRIInternal medicineRadiologyMagnetic resonance imagingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: There is heterogeneity of white matter damage in Parkinson's disease patients with different cognitive states. Our aim was to find sensitive diffusional kurtosis imaging biomarkers to differentiate the white matter damage pattern of mild cognitive impairment and dementia. MATERIALS AND METHODS: Nineteen patients with Parkinson disease with mild cognitive impairment and 18 patients with Parkinson disease with dementia were prospectively enrolled. All participants underwent MR examination with 3D-T1-weighted image and diffusional kurtosis imaging sequences. Demographic data were compared between the 2 groups. Voxelwise statistical analyses of diffusional kurtosis imaging parameters were performed using tract-based spatial statistics. The receiver operator characteristic curve of significantly different metrics was graphed. The correlation of significantly different metrics with global cognitive status was analyzed. RESULTS: = .014) were positively correlated with the Montreal Cognitive Assessment. CONCLUSIONS: The diffusional kurtosis imaging-derived fractional anisotropy and mean kurtosis can detect the different white matter damage patterns of Parkinson disease with mild cognitive impairment and Parkinson disease with dementia. Fractional anisotropy is more sensitive than mean kurtosis in the differential diagnosis; fractional anisotropy derived from diffusional kurtosis imaging could become a promising imaging marker for the differential diagnosis of Parkinson disease with mild cognitive impairment and Parkinson disease with dementia.

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)0,003
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
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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