Predicting cognitive decline in Parkinson's disease using multimodal MRI features and serum inflammatory markers
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive decline is a significant concern in Parkinson's disease, affecting patient quality of life and increasing healthcare burden. This study aims to construct and validate a risk prediction model for cognitive decline in Parkinson's disease patients using multimodal MRI features and serum inflammatory markers. A retrospective case-control study was conducted involving 413 Parkinson's disease patients with normal cognition at baseline. These patients were divided into a primary cohort (n = 321) and an external validation cohort (n = 92). Patients were followed for 1–4 years, and patients with disease progression were compared with those without progression. Multimodal MRI scans and serum inflammatory marker assessments were performed. Univariate, multivariate logistic regression, and receiver operator characteristic (ROC) analyses were used to identify predictors of cognitive decline. Compared with the non-progression group, the progression group showed significant differences in T1 characteristics, including cortical thickness of the left hemisphere (LH) postcentral gyrus (P = 0.008), left hippocampal volume (P = 0.005), and right hippocampal volume (P = 0.004). The progression group showed significant differences in Susceptibility-Weighted Imaging (SWI) characteristics. Symptoms on the opposite side of Substantia Nigra pars compacta (SNc) were more pronounced in the non-progression group compared to the progression group (P = 0.006). Similarly, for symptoms on the same side of SNc, the non-progression group showed more prominent findings than the progression group (P < 0.001). Serum inflammatory marker analysis indicated that the progression group also showed significant differences in lymphocyte count (P = 0.023), neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) (P = 0.002), lymphocyte-to-monocyte ratio (LMR) (P = 0.003), and albumin-to-fibrinogen ratio (AFR) (P = 0.004). The combined prediction model demonstrated high diagnostic accuracy, with an area under the curve (AUC) of 0.809 in the primary cohort and 0.812 in the external validation cohort. The developed model combining multimodal MRI features and serum inflammatory markers effectively identifies key factors influencing cognitive decline in Parkinson's disease, offering high diagnostic accuracy and valuable clinical insights for early detection and personalized treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».