MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411713200 · doi:10.1093/braincomms/fcaf151

Motor and sensory neurophysiology in relation to [18F]FDG PET imaging in children with dystonia

2025· article· en· W4411713200 sur OpenAlexaff
Stavros Tsagkaris, Verity M. McClelland, Doreen Fialho, Daniel E. Lumsden, Margaret Kaminska, Éric Guedj, Alexander Hammers, Jean‐Pierre Lin

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesCentre For Medical Engineering, King’s College LondonGuy's and St Thomas' NHS Foundation TrustRosetrees TrustManchester Biomedical Research CentreKing's College LondonEngineering and Physical Sciences Research CouncilNew York State Department of HealthNational Institute for Health and Care ResearchAction Medical ResearchKing’s College LondonKing's College Hospital NHS Foundation Trust
Mots-clésDystoniaSomatosensory systemHypermetabolismClinical neurophysiologyFluorodeoxyglucoseNeuroscienceMedicinePsychologyNeurophysiologyNeuroimagingPositron emission tomographyElectroencephalographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The network model of dystonia reconciles many of the neuroanatomical and electrophysiological abnormalities identified as potential pathophysiological factors. Recent [18F]fluorodeoxyglucose-PET brain imaging findings support this concept, revealing distinct patterns of abnormal brain metabolism in specific dystonia aetiologies. However, it is unclear how changes in specific neural pathways alter brain glucose metabolism. This observational study investigates patterns of brain metabolism using [18F]fluorodeoxyglucose-PET imaging in children with dystonia, awake-resting during the uptake period, in relation to measures of brain function using standard neurophysiological tests of motor and sensory pathway integrity. Central motor conduction times, somatosensory evoked potentials and [18F] fluorodeoxyglucose-PET scans were obtained in children with dystonia or dystonic-dyskinetic cerebral palsy undergoing standard clinical assessment for bilateral pallidal deep brain stimulation between 2007 and 2018 in Evelina London Children’s Hospital. Data from 109 children aged 2.8–18.8 years were analysed retrospectively. Patients were divided into groups based on their neurophysiology results as follows: both tests normal (NN; 67), both abnormal (AA; 11), normal central motor conduction times/abnormal somatosensory evoked potentials (NA; 20), abnormal central motor conduction times/normal somatosensory evoked potentials (AN; 11). Groups were compared with a control group comprising [18F]fluorodeoxyglucose-PET scans from 39 healthy adults using Statistical Parametric Mapping 12 with age and groupwise global means as covariates. Taking into account groupwise global uptake, all four groups shared relative hypermetabolism in parietal areas, postcentral and precentral gyri. In addition, mild peri-insular hypometabolism was seen in the NN group. The NA group showed marked regional hypometabolism bilaterally in the thalami, globi pallidi, putamina, heads of the caudate nuclei and areas of peri-sylvian cortex. The AN group had hypometabolism in the thalami and posterior globi pallidi, the posterior putamina and areas of peri-sylvian cortex. The AA group also exhibited hypometabolism in the medial thalami and some areas of frontal and peri-insular cortex. Across the whole cohort, abnormal somatosensory evoked potentials were strongly associated with thalamic hypometabolism, with no marked differences for abnormal central motor conduction times. Brain metabolism patterns in dystonia relate to neurophysiological abnormalities in our study. Relative parietal hypermetabolism is more common than recognized previously, while thalamic hypometabolism is prominent in those with abnormal sensory pathway function. The findings support the network model of dystonia and emphasize the importance of multi-modal assessment in providing detailed phenotyping, which could inform individualized management strategies.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBrain CommunicationsMême sujetNeurological disorders and treatmentsTravaux en français237 207