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Enregistrement W4402286165 · doi:10.1007/s11604-024-01648-7

Comparison of the ability of different quantitative indices in 123I-FP-CIT single-photon emission computed tomography to differentiate dopaminergic neurodegenerative disease

2024· article· en· W4402286165 sur OpenAlexaboutno aff
Tomohiro Sato, Setsu Sawai, Naokazu Shimada

Notice bibliographique

RevueJapanese Journal of Radiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Tokyo
Mots-clésDopamine transporterNuclear medicinePutamenSingle-photon emission computed tomographyMedicineStriatumDopaminergicEmission computed tomographyStatistical parametric mappingTemporal lobeReceiver operating characteristicDementiaParkinson's diseasePositron emission tomographyPathologyRadiologyDopamineInternal medicineDiseaseMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose By imaging dopamine transporter (DAT) uptake in the striatum, 123 I-FP-CIT SPECT can differentiate dopaminergic neurodegenerative disease (dNDD) and non-dNDD, which differ in pathophysiology and clinical management. Our aim was to compare and validate the diagnostic abilities of various 123 I-FP-CIT SPECT quantitative indices for dNDD. Materials and methods Distribution volume ratio (DVR) and binding ratio (BR), measures of DAT uptake capacity, were measured by analyzing clinical 123 I-FP-CIT SPECT images of 29 patients with dNDD, including dementia with Lewy bodies and Parkinson’s disease, and 18 patients with non-dNDD, using Montreal Neurological Institute space-based anatomical standardization and an atlas template, which utilizes statistical parametric mapping. Additionally, we computed the specific binding ratio (SBR) based on Bolt’s method and the maximum and mean standardized uptake values (SUVmax and SUVmean, respectively). Results The caudate-to-occipital lobe, putamen-to-occipital lobe, and striatum-to-occipital lobe ratios (COR, POR, and SOR, respectively) on DVR and POR and SOR on BR were significantly lower in dNDD than in non-dNDD, with areas under the ROC curve (AUCs) of 0.941–0.960, showing high diagnostic accuracy for dNDD. However, the AUC of COR on BR was 0.839, indicating lower diagnostic performance. SBR had an AUC of 0.921, while SUVmax and SUVmean had AUCs of 0.906 and 0.900, respectively. Although striatal asymmetry on both DVR and BR exhibited AUCs of 0.728 and 0.734 and asymmetry on SBR showed an AUC of 0.757, the ratio-based DAT quantitative indices were superior. There were strong positive correlations of DVR with BR, DVR with SBR or SUVmax, BR with SBR or SUVmax, and SBR with SUVmax. Conclusion COR, POR, and SOR on DVR and POR and SOR on BR were the most useful DAT quantitative indices. These indices can be compared with SBR and SUV, suggesting that comprehensive evaluation improves the diagnostic accuracy of dNDD.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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