Predicting Post‐Mortem α‐Synuclein Pathology by the Combined Presence of Probable <scp>REM sleep behavior disorder</scp> and Hyposmia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Idiopathic rapid eye movement sleep behavior disorder (RBD) is a strong known predictor of a final clinicopathological diagnosis of a Lewy type α-synucleinopathy (LTS). Olfactory dysfunction is an early symptom of synucleinopathies and has been repeatedly associated with the presence of post-mortem LTS. OBJECTIVE: To assess the combined value of a clinician diagnosis of probable RBD (PRBD) and hyposmia in predicting the post-mortem presence of LTS in a broader, less-selected, volunteer elderly population. METHODS: We studied 652 autopsied subjects from the Arizona Study of Aging and Neurodegenerative Disorders, which were evaluated for PRBD, had completed annual movement and cognitive assessments, and had at least one the University of Pennsylvania Smell Identification Test (UPSIT) olfactory test. RESULTS: Histological evidence of LTS was significantly more frequent in those who had PRBD (112/152: 73.7%) than those without (177/494: 35.8%) (P < 0.001). LTS was more frequent in cases with PRBD and a low UPSIT score (90.8%) compared to cases with PRBD only (73.7%) (P < 0.001) or cases with a low UPSIT score only (69.4%) (P < 0.001). Sensitivity of PRBD diagnosis for predicting LTS was 38.8% and specificity 88.8%, whereas sensitivity of a low UPSIT score was 74.4% and specificity 73.4% (Youden's index = 0.276 for PRBD, 0.478 for UPSIT). When combining both measures, sensitivity was 34.3% and specificity increased to 97.2%. CONCLUSION: PRBD, diagnosed without sleep study confirmation, combined with a reduced olfactory performance is highly specific for predicting post-mortem presence of LTS. The combination of both measures may provide a cost-effective means of predicting LTS in a broader community.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».