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Enregistrement W4401933761 · doi:10.1093/brain/awae210

Neurophysiological markers of motor compensatory mechanisms in early Parkinson’s disease

2024· article· en· W4401933761 sur OpenAlexaff
Massimiliano Passaretti, Roberto Cilia, Sara Rinaldo, Davide Rossi Sebastiano, Eva Orunesu, Grazia Devigili, Arianna Braccia, Giulia Paparella, Martina De Riggi, Thilo van Eimeren, Antonio P. Strafella, Paola Lanteri, Alfredo Berardelli, Matteo Bologna, Roberto Eleopra

Notice bibliographique

RevueBrain · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensOntario Brain InstituteCentre for Addiction and Mental HealthUniversity Health Network
Organismes subventionnairesH. Lundbeck A/SLundbeckfondenMinisteriet Sundhed ForebyggelseUniversitätsklinikum KölnNvidiaDeutsche ForschungsgemeinschaftEli Lilly and Company
Mots-clésParkinson's diseaseTranscranial magnetic stimulationDopamine transporterNeuroscienceMotor cortexPsychologyDopaminePrimary motor cortexDopaminergicPhysical medicine and rehabilitationMedicineDiseaseInternal medicineStimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compensatory mechanisms in Parkinson's disease are defined as the changes that the brain uses to adapt to neurodegeneration and progressive dopamine reduction. Motor compensation in early Parkinson's disease could, in part, be responsible for a unilateral onset of clinical motor signs despite the presence of bilateral nigrostriatal degeneration. Although several mechanisms have been proposed for compensatory adaptations in Parkinson's disease, the underlying pathophysiology is unclear. Here, we investigate motor compensation in Parkinson's disease by investigating the relationship between clinical signs, dopamine transporter imaging data and neurophysiological measures of the primary motor cortex (M1), using transcranial magnetic stimulation in presymptomatic and symptomatic hemispheres of patients. In this cross-sectional, multicentre study, we screened 82 individuals with Parkinson's disease. Patients were evaluated clinically in their medication OFF state using standardized scales. Sixteen Parkinson's disease patients with bilateral dopamine transporter deficit in the putamina but unilateral symptoms were included. Twenty-eight sex- and age-matched healthy controls were also investigated. In all participants, we tested cortical excitability using single- and paired-pulse techniques, interhemispheric inhibition and cortical plasticity with paired associative stimulation. Data were analysed with ANOVAs, multiple linear regression and logistic regression models. Individual coefficients of motor compensation were defined in patients based on clinical and imaging data, i.e. the motor compensation coefficient. The motor compensation coefficient includes an asymmetry score to balance motor and dopamine transporter data between the two hemispheres, in addition to a hemispheric ratio accounting for the relative mismatch between the magnitude of motor signs and dopaminergic deficit. In patients, corticospinal excitability and plasticity were higher in the presymptomatic compared with the symptomatic M1. Also, interhemispheric inhibition from the presymptomatic to the symptomatic M1 was reduced. Lower putamen binding was associated with higher plasticity and reduced interhemispheric inhibition in the presymptomatic hemisphere. The motor compensation coefficient distinguished the presymptomatic from the symptomatic hemisphere. Finally, in the presymptomatic hemisphere, a higher motor compensation coefficient was associated with lower corticospinal excitability and interhemispheric inhibition and with higher plasticity. In conclusion, the present study suggests that motor compensation involves M1-striatal networks and intercortical connections becoming more effective with progressive loss of dopaminergic terminals in the putamen. The balance between these motor networks seems to be driven by cortical plasticity.

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)0,000
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 enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations33
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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