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Enregistrement W7120089240 · doi:10.1002/alz70856_106325

NODDI reveals white matter microstructural changes in isolated REM sleep behavior disorder

2025· article· en· W7120089240 sur OpenAlexaff
Elijah Mak, Scott A. Przybelski, Robert I. Reid, Angela J. Fought, Christopher G Schwarz, Prashanthi Vemuri, Clifford R. Jack, Yuzheng Nie, Hernis de la Cruz, Alon Y. Avidan, Donald Bliwise, Meghan Campbell, Susan R. Criswell, Albert A. Davis, Kevin Duff, Kaylena Ehgoetz Martens, Jonathan Elliot, Tanis J. Ferman, Julie A. Fields, Leah K. Forsberg, Jean‐François Gagnon, Ziv Gan‐Or, Michael J. Howell, Michele Hu, Xiaoping Hu, Daniel E. Huddleston, Paul T. Kotzbauer, Jason Langley, Miranda Lim, Jessica Locke, VJ Lowe, Stuart J. McCarter, Jennifer S McLeland, Miglis Mf, Emmanuel Mignot, Toji Miyagawa, Lee Neilson, Kendall James Nichols, Amélie Pelletier, Owen Ross, Carlos H Schenck, Singer Wolfgang, Erik K. St. Louis, Lynn Marie Trotti, A Videnović, Chengjie Xiong, R. Postuma, Yo‐El Ju, Brad F Boeve, Kejal Kantarci

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensHôpital du Sacré-Cœur de MontréalMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and HospitalUniversité du Québec à MontréalUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite matterDiffusion MRIREM sleep behavior disorderSleep (system call)NeuroimagingElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Isolated REM sleep behavior disorder (iRBD) is a parasomnia that reflects an evolving α-synucleinopathy disorder, providing an opportunity to study early pathological changes. While diffusion tensor imaging (DTI) studies have shown white matter changes in iRBD, Neurite Orientation Dispersion and Density Imaging (NODDI) may offer better biological specificity in characterizing microstructural alterations through measures of Neurite Density Index (NDI), Orientation Dispersion Index (ODI), and Free Water Fraction (FWF). METHOD: We included 77 participants with polysomnography-confirmed iRBD from the North American Prodromal Synucleinopathy (NAPS) Consortium and 154 age- and sex-matched cognitively unimpaired controls from the Mayo Clinic Study of Aging. White matter microstructure was evaluated using standardized multi-shell diffusion on 3T MRI, quantifying DTI metrics (fractional anisotropy, FA; and mean diffusivity, MD) and NODDI parameters across bilateral white matter tracts defined by the JHU "Eve" WM atlas. Group differences were assessed using conditional logistic regression, with correlations to motor performance evaluated using the Purdue Pegboard and Alternating Finger Tapping tests. RESULT: Compared to controls, iRBD participants demonstrated widespread and bidirectional white matter changes across major white matter pathways (see Figure 1 for glass brain visualizations). While predominantly showing decreases, FA exhibited some increases, particularly in the corticospinal tract. MD showed a largely opposite pattern with predominantly increased values across tracts. NODDI metrics revealed complex bidirectional patterns: ODI was broadly increased across multiple tracts with focal decreases, while NDI showed a pattern of predominantly decreased values alongside localized increases. FWF demonstrated a mixed pattern with predominant decreases across most tracts. In addition, both DTI and NODDI metrics showed extensive, moderate correlations with the Purdue Pegboard Test and Alternating Finger Tapping performance (T = 2.0, p < 0.05, Figure 2). CONCLUSION: Our study highlighted widespread and complex bidirectional white matter microstructural alterations in individuals with iRBD, demonstrating significant correlations with dexterity and motor performance even during the prodromal stage. These results suggest that extensive white matter abnormalities occur early in prodromal α-synucleinopathies and highlight the value of advanced diffusion imaging techniques in characterizing iRBD and its potential prediction of phenoconversion to overt neurodegenerative disorders.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,260 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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