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Enregistrement W4411990519 · doi:10.1186/s40035-025-00495-4

Dorsal hyperintensity and iron deposition patterns in the substantia nigra of Parkinson’s disease, idiopathic REM sleep behavior disorder, and Parkinson-plus syndromes at 7T MRI: a prospective diagnostic study

2025· article· en· W4411990519 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTranslational Neurodegeneration · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHyperintensitySubstantia nigraREM sleep behavior disorderNeurologyParkinson's diseaseMedicineMagnetic resonance imagingPathologyBiomarkerCohortInternal medicineNeurosciencePsychologyRadiologyDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dorsal nigral hyperintensity (DNH) abnormality associated with excessive iron deposition in the substantia nigra, is recognized as an imaging characteristic of Parkinson's disease (PD) and can be effectively visualized using 7T MRI. This study was aimed to develop and validate the optimal DNH assessment method as a biomarker for PD, idiopathic rapid eye movement sleep behavior disorder (iRBD), and Parkinson-plus syndromes, and to explore the nigral iron deposition patterns in these diseases. METHODS: Three-dimensional gradient-echo T2*-weighted images were acquired by 7T MRI from a total of 402 patients and 100 healthy controls (HCs) in two independent cohorts (development and validation cohorts). Seven methods, including four dichotomous methods and three DNH rating scales, were used to assess DNH and evaluate their diagnostic performance. R2* mapping and principal component analysis were performed to assess nigral iron deposition patterns. RESULTS: Bilateral DNH detection rates in the development cohort were 22.6% for early-stage PD, 3.7% for advanced PD, 93.5% for iRBD, 5.7% for MSA-parkinsonian type, 78.8% for MSA-cerebellar type, 11.8% for progressive supranuclear palsy (PSP), and 100% for HC, with similar rates in the validation cohort. A cut-off of 6 on the 6-point visibility scale demonstrated a 100% accuracy for diagnosing early-stage PD in both the development and the validation cohorts. This scale exhibited moderate differential diagnostic performance between early-stage PD and iRBD (area under the curve [AUC] = 0.940) or MSA-C (AUC = 0.892). Iron deposition was predominantly in the dorsal and posterior substantia nigra of PD and PSP, the intermediate and posterior substantia nigra of MSA-P, and the ventral substantia nigra of MSA-C. CONCLUSION: DNH may be preserved in approximately one-quarter of early-stage PD and most MSA-C cases. The 6-point visibility scale on 7T effectively distinguished PD from HC, iRBD, and MSA-C. The nigral iron deposition pattern in PD may help distinguish PD from MSA-P and MSA-C, although it overlaps with that of PSP.

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.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,717

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 GPT0,254
Écart entre enseignants0,240 · 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