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J-GLOBAL ID：201802242783765834   整理番号：18A0144818

de novoパーキンソン病における認知悪化の予測:バイオマーカーの使用経験【Powered by NICT】

Prediction of cognitive worsening in de novo Parkinson’s disease: Clinical use of biomarkers

著者 (14件)： Arnaldi Dario (Clinical Neurology, Dept. of Neuroscience (DINOGMI), University of Genoa and IRCCS AOU San Martino-IST, Genoa, Italy) ,  De Carli Fabrizio (Institute of Molecular Bioimaging and Physiology, National Research Council, Genoa, Italy) ,  Fama Francesco (Clinical Neurology, Dept. of Neuroscience (DINOGMI), University of Genoa and IRCCS AOU San Martino-IST, Genoa, Italy) ,  Brugnolo Andrea (Clinical Neurology, Dept. of Neuroscience (DINOGMI), University of Genoa and IRCCS AOU San Martino-IST, Genoa, Italy) ,  Girtler Nicola (Clinical Neurology, Dept. of Neuroscience (DINOGMI), University of Genoa and IRCCS AOU San Martino-IST, Genoa, Italy) ,  Picco Agnese (Clinical Neurology, Dept. of Neuroscience (DINOGMI), University of Genoa and IRCCS AOU San Martino-IST, Genoa, Italy) ,  Pardini Matteo (Clinical Neurology, Dept. of Neuroscience (DINOGMI), University of Genoa and IRCCS AOU San Martino-IST, Genoa, Italy) ,  Accardo Jennifer (Clinical Neurology, Dept. of Neuroscience (DINOGMI), University of Genoa and IRCCS AOU San Martino-IST, Genoa, Italy) ,  Proietti Luca (Clinical Neurology, Dept. of Neuroscience (DINOGMI), University of Genoa and IRCCS AOU San Martino-IST, Genoa, Italy) ,  Massa Federico (Clinical Neurology, Dept. of Neuroscience (DINOGMI), University of Genoa and IRCCS AOU San Martino-IST, Genoa, Italy) ,  Bauckneht Matteo (Nuclear Medicine, Department of Health Sciences (DISSAL), University of Genoa and IRCCS AOU San Martino-IST, Genoa, Italy) ,  Morbelli Silvia (Nuclear Medicine, Department of Health Sciences (DISSAL), University of Genoa and IRCCS AOU San Martino-IST, Genoa, Italy) ,  Sambuceti Gianmario (Nuclear Medicine, Department of Health Sciences (DISSAL), University of Genoa and IRCCS AOU San Martino-IST, Genoa, Italy) ,  Nobili Flavio (Clinical Neurology, Dept. of Neuroscience (DINOGMI), University of Genoa and IRCCS AOU San Martino-IST, Genoa, Italy)
資料名： Movement Disorders  (Movement Disorders)
巻： 32  号： 12  ページ： 1738-1747  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2689A  ISSN： 0885-3185  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:認知障害はパーキンソン病の頻度と身体障害者用の特徴である。初期段階から認知悪化を予測することができる因子の同定疾病管理を改善する可能性がある。本研究の目的は,新たに診断されたPD患者のグループにおける将来の認知機能悪化の最良予測因子を定義し,個々のレベルで潜在的に有用なカットオフ値を提案することである。de novo PD 【方法】五十四連続薬剤未投与患者を前向き臨床および神経心理学的評価,安静時EEGと~123I-FP-CIT-SPECTにより評価し,臨床的に主に運動,拡散/悪性,および中間PDサブタイプに分類された;を平均5年間追跡した。認知転帰は認知安定または悪化患者を特定することによって定義した。【結果】段階的ロジスティック回帰は後部qEEG平均周波数と尾状レベル(P<0.0001)で~123I-FP-CIT-SPECT取込を選択した。後qEEG平均周波数(カットポイント,8.3Hz)と尾状~123I-FP-CIT-SPECT取込(カットポイント2.3nondisplaceable結合比に特異的)は認知転帰を予測する上で,それぞれ,精度の82%と80%を達成した。生存分析はqEEGと~123I-FP-CIT-SPECTと悪性臨床表現型の存在と認知関連悪化に減少期待時間を示したしきい値以下のスコアであった。【結論】安静時脳波と~123I-FP-CIT-SPECTは,将来の認知悪化の良好な予測因子である,de novo薬剤未投与PD患者における。利用可能な限り,これらのバイオマーカーは異なる臨床表現型への分類に有用な予後情報を加えることができた。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： SPECT ,  認知症 ,  *予測 ,  身体障害者 ,  *バイオマーカー ,  投与 ,  患者 ,  脳波 ,  周波数 ,  *Parkinson病 ,  安静
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  予測因子 ,  認知機能 ,  認知障害 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： パーキンソン病 ,  EEG ,  123I-FP-CIT-SPECT ,  認知 ,  痴呆

分類 (2件)： 神経系の診断  (GN02000H) ,  放射線を利用した診断  (GC04020K)

タイトルに関連する用語 (6件)： パーキンソン病 ,  認知 ,  悪化 ,  予測 ,  バイオマーカー ,  経験