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Enregistrement W4409493229 · doi:10.1093/brain/awaf132

Cognitive and neuropsychiatric profiles distinguish atypical parkinsonian syndromes

2025· article· en· W4409493229 sur OpenAlexaboutno aff
Agustín Querejeta, James B. Rowe, Tanja Zerenner, Alistair Church, Riona Fumi, Alyssa Constantini, Edwin Jabbari, Marte Theilmann Jensen, Alexander Gerhard, Nicola Pavese, Christopher Kobylecki, P. Nigel Leigh, Ivan Koychev, Huw R. Morris, Sanjay Manohar

Notice bibliographique

RevueBrain · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCambridge Centre for Parkinson-PlusUniversity College London Hospitals Biomedical Research CentreMedical Research CouncilProgressive Supranuclear Palsy AssociationUniversity of OxfordParkinson's UKCurePSPNational Institute for Health and Care ResearchDepartment of Health and Social CareNIHR Cambridge Biomedical Research CentreWellcome Trust
Mots-clésApathyProgressive supranuclear palsyPsychologyDementiaCognitionCorticobasal degenerationExecutive dysfunctionNeuropathologyFrontotemporal dementiaDepression (economics)Cognitive declinePsychiatryImpulsivityExecutive functionsAtrophyDiseaseNeuropsychologyMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atypical parkinsonian syndromes are distinguished from Parkinson's disease (PD) by additional neurological signs and characteristic underlying neuropathology. However, they can be diagnostically challenging, rapidly progressive and are often diagnosed late in disease course. Their different demographic features and prognoses are well studied, but the accompanying cognitive and psychiatric features may also facilitate diagnosis. Progressive supranuclear palsy (PSP) and corticobasal syndrome (CBS) may cause cognitive and behavioural manifestations that overlap with frontotemporal dementia, including non-fluent aphasia, apathy and impulsivity. Clinical diagnostic criteria have limited sensitivity, with pathologically confirmed PSP often having presented an initial clinical syndrome other than PSP-Richardson's syndrome. Here, we integrate cross-sectional multicentre baseline data from the PROSPECT-M-UK and Oxford Discovery cohorts. This allowed us to compare cognitive and psychiatric features across a total of 1138 people with PSP, CBS, multiple-system atrophy (MSA) and idiopathic PD. Data from the different cohorts were harmonized and compared using multiple linear regression. There were five key results: (i) different syndromes showed distinctive cognitive profiles, using readily applicable 'bedside' screening tools. Frontal executive dysfunction was most evident in PSP, visuospatial deficits in CBS, with milder deficits in memory and executive function in MSA, as compared with PD; (ii) the most prevalent neuropsychiatric features were depression and anxiety in CBS, apathy in PSP, with sleep disturbances common in PD. As expected, apathy correlated positively with impulsivity across all disorders. Neuropsychiatric features were generally better at discriminating between atypical parkinsonian syndromes than were the cognitive domains; (iii) both cognitive function and motor severity declined with disease duration, and motor function predicted cognition in PSP, CBS and PD but not in MSA, suggesting that in MSA cognitive and motor dysfunction are decoupled; (iv) plasma neurofilament light chain (NFL) levels, measured in a subset of patients, correlated with cognitive deficits in PSP, but not motor deficits; (v) cognitive deficits contributed to the impairment in activities of daily living after controlling for motor severity, with every two points on the Montreal Cognitive Assessment worsening the Schwab and England score by one point. In anticipation of future neuroprotective therapies, we present a classifier to improve diagnostic accuracy for atypical parkinsonian syndromes in vivo. Longitudinal cohort studies with resources for neuropathological gold standard diagnosis remain important to validate better diagnostic tools for people with PSP, CBD, MSA and atypical parkinsonism.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,277 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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