NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka plan/objektiflerParkinson hastalığı (PD) yaygın bir nörodejeneratif bozukluktur ve komorbid periferik nöropatisi (PN) hasta prognozunu ciddi şekilde kötüleştirir. Tanısal altın standardı, sinir elektrofizyolojik incelemesi, invaziflik de dahil olmak üzere kritik sınırlamalara sahiptir. Bu çalışma, PD ile ilişkili PN.MethodsIntra- ve inter-observer ultrason parametrelerinin tekrarlanabilirliği için kesme dalgası elastografisi (SWV) ile kombine edilen yüksek frekanslı ultrasonun tanı değerini araştırmayı amaçladı. 30 PD hastada, orta ve yaygın peroneal sinirlerin kesitsel alanı (CSA) arasında kesme dalgası hızı [SWV] doğrulandı. 40 PD hastasında (elektrofizyolojik altın standardı ile PD-yalnız ve PD-PN gruplarına doğrultulmuş) ve 40 sağlıklı kontrolde vaka kontrol çalışması yapılmıştır. Korelasyon analizi, lojistik regresyon ve alıcı çalışma karakteristik (ROC) eğri analizi tanı etkinliğini değerlendirmek için gerçekleştirildi.SonuçlarTüm ölçülen parametreler iyi tekrarlanabilirlik gösterdi (sınıf içi korelasyon katsayısı [ICC]> 0.855). Median sinir boyuna SWV ve yaygın peroneal sinir SWV, kontrol, PD-alone ve PD-PN grupları arasında ardışık olarak arttı (kovaryans (ANCOVA) analizi kullanılarak yaş ayarından sonra, p SonuçSWE türevli SWV, iyi tekrarlanabilirliğe sahip PD ilişkili PN için uygun tanı değerine sahiptir. Yaş ve çok sinirli SWV kombinasyonu, erken PD-PN teşhisi için güvenilir bir non-invaziv görüntüleme biyomarkeri sağlayarak tanı verimliliğini daha da artırır. Bununla birlikte, gözlemsel tasarım ve gruplar arasındaki önemli yaş dengesizliği göz önüne alındığında, artık karışıklık tam olarak dışlanamaz ve kesin doğrulama için yaş uyumlu kohortlarla prospektif çalışmalara ihtiyaç vardır.
Özgün kaynak özetini okuyun
Background/objectivesParkinson's disease (PD) is a prevalent neurodegenerative disorder, and its comorbid peripheral neuropathy (PN) severely worsens patient prognosis. The diagnostic gold standard, nerve electrophysiological examination, has critical limitations, including invasiveness. This study aimed to explore the diagnostic value of high-frequency ultrasound combined with shear wave elastography (SWE) for PD-associated PN.MethodsIntra- and inter-observer reproducibility of ultrasound parameters (cross-sectional area [CSA], shear wave velocity [SWV]) of the median and common peroneal nerves was validated in 30 PD patients. A case-control study was conducted in 40 PD patients (stratified into PD-alone and PD-PN groups via the electrophysiological gold standard) and 40 healthy controls. Correlation analysis, logistic regression, and receiver operating characteristic (ROC) curve analysis were performed to assess diagnostic efficacy.ResultsAll measured parameters showed good reproducibility (intraclass correlation coefficient [ICC] > 0.855). Median nerve longitudinal SWV and common peroneal nerve SWV increased sequentially across the control, PD-alone, and PD-PN groups (after age adjustment using analysis of covariance (ANCOVA), p ConclusionsSWE-derived SWV has favorable diagnostic value for PD-associated PN with good reproducibility. The combination of age and multi-nerve SWV further improves diagnostic efficiency, providing a reliable non-invasive imaging biomarker for early PD-PN diagnosis. However, given the observational design and significant age imbalance between groups, residual confounding cannot be fully excluded, and prospective studies with age-matched cohorts are needed for definitive confirmation.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.