Diagnostic Utility of Dorsolateral Nigral Hyperintensity with Susceptibility Map‐Weighted Imaging in Degenerative Parkinsonism Compared to Other Movement Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Loss of dorsolateral nigral hyperintensity (DNH), also known as the swallow tail sign, on iron-sensitive MRI is a promising imaging marker for neurodegenerative parkinsonism. Susceptibility Map-Weighted Imaging (SMWI), an advanced MRI technique incorporating quantitative susceptibility mapping, has demonstrated superior contrast-to-noise ratio for detecting this feature, but has only been evaluated in small cohorts. OBJECTIVE: Determine the diagnostic accuracy of SMWI in degenerative parkinsonism and other neurological conditions. METHODS: We conducted a retrospective, diagnostic accuracy study of patients who underwent 3.0 T MRI with SMWI at our institution. Clinical diagnosis by neurologists served as the reference standard. Controls included patients with other movement disorders or neurological conditions. Two blinded readers assessed the presence of DNH independently, with discrepancies resolved by a senior neuroradiologist. RESULTS: A total of 248 patients were analyzed for the diagnostic accuracy of DNH using SMWI. Overall, the sensitivity was 92.0% (95% CI: 87.1-95.2%) and the specificity 95.8% (95% CI: 88.5-98.6%), for differentiating degenerative parkinsonism from other neurological conditions with excellent interrater reliability (κ = 0.88). The sensitivity for Parkinson's disease (PD) was 93.2% and 88.4% for atypical parkinsonism and remained high in early PD (88.2%) and in patients with mild motor disability (94.2%). CONCLUSIONS: SMWI is an accurate and reproducible imaging technique for diagnosing neurodegenerative parkinsonism, comparable to previously reported DAT-scan accuracy. Other sequences used to assess the DNH such as regular Susceptibility Weighted Imaging have shown variable results, particularly when studying disease controls. These findings support the adoption of SMWI as a standard commercial sequence in clinical MRI platforms.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».