Correlation between the density of dopaminergic transporters in the striatum, disease progression and the degree of disability in patients with Parkinson\'s disease
Notice bibliographique
Résumé
A doença de Parkinson (DP) é um distúrbio progressivo e degenerativo do Sistema Nervoso Central (SNC) que acomete os neurônios, substância nigra até os gânglios da base que tem por composição o putâmen e o núcleo caudado, onde há liberação de neurotransmissores de dopamina que se degeneram na DP. Estes pacientes apresentam alguns sinais e sintomas que aparecem sutilmente e aumentam de forma progressiva. Um dos principais sinais são as contrações involuntárias dos músculos esqueléticos tanto dos membros inferiores quanto superiores, os quais podem contrair e relaxar alternadamente e involuntariamente, levando as mãos a se agitarem. Para avaliar esta patologia o SPECT (Single Photon Emission Computed Tomography) cerebral com o radiofármaco [99mTc]Tc-TRODAT-1 é um grande aliado, pois permite avaliar respectivamente a perda das terminações dos neurônios dopaminérgicos no corpo estriado dos pacientes com a DP. OBJETIVO: Avaliar a contribuição do modelo auto construído no software 3D Slicer para a quantificação do índice de ligação do radiofármaco [99mTc]Tc-TRODAT-1 e sua correlação a a incapacidade funcional e comprometimento motor na Doença de Parkinson. MATERIAIS E MÉTODOS: Foi realizada uma análise retrospectiva com 31 pacientes diagnosticados com DP. Nesta análise, as imagens de SPECT com o radiofármaco [99mTc]Tc-TRODAT-1 dos pacientes foram correlacionadas com as imagens neurológicas de um grupo controle de voluntários saudáveis. As imagens foram alinhadas manualmente no software 3D Slicer e como forma de registrar as imagens no mesmo espaço padrão do Montreal Neurological Institute (MNI), um modelo cerebral 123I-FP-CIT SPECT foi utilizado. Esse modelo foi usado como referência devido à sua alta ligação estriatal específica. Em seguida, a média das imagens alinhadas dos voluntários saudáveis se tornou o template a ser utilizado para o processamento dos pacientes e através do programa Statistical Parametric Mapping (SPM 12) que funciona sobre a plataforma do MATLAB (Mathworks Inc, Sherborn, MA, USA), de forma a quantificar e extrair os valores de BPI (Índice de Potencial de Ligação), correlacionando os dados com os sintomas motores (UPDRS-III) e com o grau de incapacidade dos pacientes (HYS). A precisão dos resultados da quantificação foi avaliada por comparação e correlação com dois métodos manuais diferentes: observador 1 e observador 2 realizados por médicos especialistas em medicina nuclear e o modelo auto construído a partir do software 3D Slicer. RESULTADOS: Após as quantificações, análises, extração dos valores do BPI para as regiões do corpo estriado nos dois hemisférios e os valores ipsilateral e contralateral pelo 3D slicer e os observadores 1 e 2, observamos possíveis alterações na densidade dos transportadores dopaminérgicos (DAT) nas regiões anatômicas pertencentes ao corpo estriado e uma correlação positiva entre as duas técnicas de quantificação. Foi observado correlação estatisticamente significante apenas entre os observadores 1 e 2 e o 3D slicer para a região do caudado direito e a escala UPDRS-III. As correlações entre as regiões ipsilateral, contralateral e considerando a lateralização dos sintomas entre o 3D slicer e os observadores 1 e 2, demonstraram uma correlação entre si, mas não entre as escalas UPDRS-III e HYS. CONCLUSÕES: Nosso estudo demonstrou que houve correlação entre as quantificações pelo método manual e pelo modelo SLICER, demonstrando que este último apresentou uma boa reprodutibilidade na avaliação das imagens com [99mTc]Tc-TRODAT-1, mas, não houve correlação entre a quantificação do slicer e dos observadores com as escalas de comprometimento motor (UPDRS-III) e incapacidade funcional (HYS).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».