Limited predictive value of preoperative nigrosome integrity for motor outcomes in Parkinson’s disease deep brain stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Nigrosome-1, a substructure in the dorsolateral substantia nigra, is characterized by the "swallow tail sign" (STS)-a dorsolateral nigral hyperintensity (DNH)-on susceptibility-weighted MRI in healthy individuals. Loss of the STS reflects degeneration of nigrosome-1 and serves as a recognized diagnostic marker for Parkinson's disease (PD). However, its value in predicting disease severity and deep brain stimulation (DBS) outcomes remains unclear. We retrospectively analyzed 27 PD patients who underwent 3 T susceptibility map-weighted imaging (SMWI) derived from quantitative susceptibility mapping (QSM) prior to DBS. Nigrosome integrity was graded on a four-point scale, and patients were grouped as fully abnormal (Grade 4) or non-fully abnormal (Grades 1-3). No significant group differences were found in baseline motor severity or postoperative improvement, although the non-fully abnormal group showed lower absolute postoperative UPDRS III scores. Nigrosome grading showed no consistent association with symptom lateralization, including contralateral tremor severity or DBS responsiveness. These findings suggest that nigrosome integrity assessed by SMWI MRI-while a validated diagnostic biomarker for PD-showed no moderate-to-large effects with either disease severity or DBS outcomes. Although small effects cannot be excluded, their clinical relevance would be uncertain. Nigral imaging should be interpreted within a broader multimodal framework including clinical, imaging, and biochemical data.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».