Análise da substância branca cerebral em indivíduos com Doença de Parkinson : um estudo neuropsicológico e de ressonância magnética
Bibliographic record
Abstract
A doença de Parkinson surge em decorrência da degeneração dos neurônios dopaminérgicos na substância negra, ocasionando distúrbios motores, como bradicinesia, tremor, rigidez e instabilidade postural. Além disso, ocorrem sintomas não motores, que podem estar relacionados com aspectos cognitivos e comportamentais, como a depressão e demência. Alterações na substância branca cerebral podem estar associadas com as mudanças cognitivas e comportamentais. Analisar as alterações estruturais da substância branca cerebral de pessoas com doença de Parkinson por meio da ressonância magnética, e correlacionar esses achados com os aspectos cognitivos e o estadiamento da doença de Parkinson. Trata-se de um estudo caso-controle retrospectivo, que está associado à Parkinson’s Progression Markers Initiative financiado pela The Michael J. Fox. Foudation for Parkinson’s Research e outros colaboradores. Foi utilizada uma amostra de conveniência com 71 participantes, os quais formaram dois grupos: o primeiro com 48 sujeitos com doença de Parkinson, e o segundo, por 23 indivíduos saudáveis. Para avaliar o estadiamento da doença de Parkinson foram utilizadas a escala unificada de avaliação da doença de Parkinson e a escala de Hoehn & Yahr. Na avaliação cognitiva, foram usadas a avaliação cognitiva Montreal e a escala de julgamento de orientação de linha de Benton. Através do software Freesurfer™ foi realizada a segmentação, baseada no atlas de Desikan-Killiany, e posterior a volumetria baseada em uma sequência ponderada em T1, bem como a avaliação das imagens por tensor de difusão, a qual foi realizada considerando os valores da anisotropia fracionada e da difusibilidade média por meio do alinhamento e multiplicação dos labels obtidos na etapa de segmentação. Esses dados foram analisados estatisticamente por meio software GraphPad Prism, versão 6.0 para Windows. Quando comparado o volume da substância branca do grupo com doença de Parkinson e indivíduos saudáveis foram identificadas cinco áreas com diferenças estatisticamente significativas: giro occipitotemporal lateral esquerdo, giro pós-central esquerdo, giro pré-central esquerdo, giro cingulado anterior esquerdo e giro temporal transverso direito. Houve uma correlação significativa ao nível de 5% (-0,340) entre a substância branca do giro pré-central esquerdo e a escala de julgamento de orientação de linha de Benton. No que diz respeito à anisotropia fracionada, houve diferença significativa apenas na substância branca da porção rostral do giro do cíngulo anterior direito. Já no caso da difusibilidade média, a porção caudal do giro do cíngulo anterior esquerdo e da porção anterior do corpo caloso diferiram os grupos. Além disso, houve uma correlação positiva (0,317) da porção anterior do corpo caloso com a escala unificada de avaliação da doença de Parkinson na subescala III. As alterações de substância branca evidenciaram, através da ressonância magnética, a diminuição do volume da substância branca em indivíduos com Parkinson quando comparados aos indivíduos saudáveis, as quais apresentam importância clínica não apenas para função motora, mas também para os aspectos cognitivos. Espera-se que futuros estudos abordem a análise da substância branca com base na segmentação dos tratos, bem como utilizem a inteligência artificial na predição da doença de Parkinson.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".