Diffusion Tensor Imaging Along the Perivascular Space Is a Promising Imaging Method in Parkinson's Disease: A Systematic Review and Meta‐Analysis Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Parkinson's disease (PD) is a chronic, progressive neurodegenerative disorder that primarily affects motor functions. Recently, a diffusion tensor imaging technique called DTI along the perivascular space (DTI‐ALPS) has gained attention as a noninvasive biomarker for glymphatic function. This systematic review and meta‐analysis aimed to evaluate the potential and implications of the DTI‐ALPS index for diagnosing PD. Methods This study followed the PRISMA 2020 statement. Eligible cohort and cross‐sectional studies measured the ALPS index in PD patients versus non‐PD participants. Web of Science, Medline, Scopus, Embase, Cochrane, PROSPERO, and ICTRP databases were explored until November 14, 2024. Two researchers independently screened studies, extracted data, and assessed the risk of bias using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS). The meta‐analysis used a random effects model (REM), assessing heterogeneity ( I 2 , Q‐test) and publication bias (Egger's test, trim&fill plot). The certainty of the evidence was evaluated using the GRADE approach. Results This meta‐analysis of 11 studies, involving 1462 patients (855 PD, 607 non‐PD of both genders), yielded significant findings. The overall ALPS index differed substantially between PD and non‐PD groups (SMD: −0.61, 95% CI: −0.72, −0.50, p < 0.001). Additionally, a significant negative correlation emerged between the ALPS index and Unified PD Rating Scale III (UPDRS III) (r = −0.40, (95% CI: −0.59, −0.18, I 2 : 89.81, p < 0.001)), indicating glymphatic dysfunction's impact on cognitive decline. However, a weak and statistically non‐significant correlation was observed between the ALPS index and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) ( r = 0.24, 95% CI: −0.32 to 0.68), with high heterogeneity across studies ( I 2 = 87.37, p < 0.001 for heterogeneity). Publication bias risk was low for the overall ALPS index. Conclusion These findings highlight the potential of DTI‐ALPS as a noninvasive biomarker for PD diagnosis and progression monitoring. Further studies are warranted to explore its applicability in differentiating PD from other neurodegenerative disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».