Cornea Nerves Can Identify Different Types of Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate whether the cornea nerve can distinguish between different subtypes of Parkinson's disease. Methods: A total of 63 patients diagnosed with Parkinson's disease-comprising tremor-dominant (TD), postural instability and gait disturbance (PIGD), and mixed subtypes-were included alongside 31 age- and gender-matched control participants. All participants underwent In vivo confocal microscopy (IVCM) examinations along with comprehensive assessments of clinical neurological symptoms using the Movement Disorders Society Unified Parkinson's Disease Rating Scale, Hoehn and Yahr stages, and Montreal Cognitive Assessment scores. The detection range of IVCM includes the indicators of central and inferior whorl-like cornea nerve. Results: This study involved 63 patients, 23 were classified as having the TD type, 30 as having the PIGD type, and 10 as mixed type. Among them, most of central and whorl-like corneal nerve indicators were significantly lower in the PIGD group compared to the TD group. Receiver operating characteristic analysis demonstrated that combined central and inferior whorl-like corneal nerve indicators exhibited high discriminatory power between TD and PIGD types, with an area under the curve of 0.969. Conclusions: As a non-invasive examination method, IVCM holds significant value for differentiating Parkinson's disease subtypes and identifying patients with varying motor manifestations. Among these findings, individuals with PIGD displayed more pronounced corneal nerve damage; furthermore, patients exhibiting lower inferior whorl length, corneal nerve fiber width, and fractal dimension of corneal nerves values were found to be at greater risk of being classified within the PIGD subtype.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».