Free water predicts dementia with Lewy bodies in isolated REM sleep behavior disorder
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Most individuals with isolated rapid eye movement sleep behavior disorder (iRBD) develop dementia with Lewy bodies (DLB) or Parkinson's disease (PD). Brain biomarkers predicting specific phenoconversion trajectories are lacking. METHODS: In this multicenter diffusion magnetic resonance imaging study (261 iRBD, 177 controls), free water (FW) was measured in the nucleus basalis of Meynert (NBM) and posterior substantia nigra (SN). Among 230 iRBD patients with follow-up, 64 converted (16 DLB, 38 PD). Time-to-event analyses were performed to assess differential phenoconversion. RESULTS: Phenoconverters had higher FW in the NBM and posterior SN. Only FW in the NBM predicted conversion to DLB over PD. NBM volume predicted DLB conversion, but only FW remained significant when both were modeled. FW in the NBM correlated with lower MoCA scores in iRBD. DISCUSSION: FW in the NBM is a sensitive biomarker of cognitive decline and DLB progression in iRBD, outperforming volume and supporting its use in early stratification. HIGHLIGHTS: FW in the NBM specifically identifies conversion to DLB. Increased FW in the NBM is associated with lower global cognition in iRBD. FW in the SN in iRBD does not relate more to DLB than PD. FW in the NBM is a biomarker of differential phenoconversion in iRBD.
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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) | 0,002 | 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 ».