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Anisotropia fracionada na substância negra não é um biomarcador diagnóstico para doença de Parkinson / Substantia nigra fractional anisotropy is not a diagnostic biomarker of Parkinson\'s disease

Estudos recentes têm sugerido que as imagens de tensor de difusão podem ser úteis para diagnosticar doença de Parkinson (DP). Nosso objetivo foi estimar a exatidão diagnóstica da anisotropia fracionada da substância negra (FA-SN) para o diagnóstico de DP, em uma amostra mais próxima do cenário clínico, incluindo pacientes com tremor essencial (TE) e voluntários sadios (VS). Para uma compreensão mais profunda de nossos achados, também realizamos uma revisão sistemática da literatura e meta-análise para estimar a mudança média da FA-SN induzida pela DP e a precisão diagnóstica dessa medida. Nossa amostra consistiu de 135 pacientes: 72 pacientes com DP, 21 com TE e 42 VS. Dois exames em RM 3T foram realizados em diferentes locais. Em nossa amostra, não encontramos diferenças significativas entre os grupos e a FA-SN não foi útil para o diagnóstico. O maior componente da variabilidade foi a interação sítio-sujeito. Os resultados desta amostra foram fundidos em uma meta-análise que incluiu 1549 indivíduos compostos de 896 pacientes com DP e 653 VS. Utilizaram-se os modelos bivariados e inversos de variância inversa para resumir as medidas de acurácia diagnóstica e as diferenças de médias, respectivamente. A meta-análise estimou uma pequena diminuição nos valores médios da FA-SN na DP (0,03 menor nos pacientes com DP (IC: 0,01 - 0,06)). Apesar disso, sua capacidade discriminatória para o diagnóstico da DP foi baixa. A sensibilidade e a especificidade combinadas foram, respectivamente, 70% (IC: 65 - 74) e 63% (IC: 57 - 69). Houve alta heterogeneidade entre os resultados dos estudos (I2 = 92%). O estudo de caso-controle e a meta-análise das medidas de anisotropia fracionada na substância negra de pacientes com doença de Parkinson e voluntários sadios demonstram que o seu uso como biomarcador de DP não é confiável / Recent studies have suggested that diffusion tensor images can be useful to diagnose Parkinson\'s disease (PD). Our goal was to estimate the diagnostic accuracy of substantia nigra fractional anisotropy (SN-FA) for PD diagnosis in a sample closer to the clinical setting, including patients with essential tremor (ET) and healthy controls (HC). To a deeper understanding of our findings, we also performed a systematic literature review and meta-analysis to estimate mean change of SN-FA induced by PD, and diagnostic accuracy of this measurement. Our sample consisted of 135 subjects: 72 PD and 21 ET patients and 42 HC. Two 3T MRI scans were performed in different sites. In our sample, we did not find significant mean difference between groups and SN-FA was useless for diagnosis. The largest component of explained variability of SN-FA was site-subject interaction. MRI results of this sample were merged in a meta-analysis that included 1549 subjects composed of 896 PD patients and 653 HC. The normal bivariate and the inverse-variance random-effect models were used to summarize diagnostic accuracy measures and mean differences respectively. Meta-analysis estimated a small decrease in mean SN-FA values in PD (0.03 lower in PD patients (CI: 0.01 - 0.06)). Despite this fact, its discriminatory capability to diagnose PD was low. The pooled sensitivity and specificity was respectively 70% (CI: 65 - 74) and 63% (CI: 57 - 69). There was high heterogeneity between studies results (I2 = 92 %). This case-control study and meta-analysis of substantia nigra fractional anisotropy measurements in Parkinson\'s disease and healthy volunteers demonstrate that their use as a PD biomarker is not reliable

Identiferoai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-15012019-102222
Date25 October 2018
CreatorsHirata, Fabiana de Campos Cordeiro
ContributorsCardoso, Ellison Fernando
PublisherBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Source SetsUniversidade de São Paulo
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeTese de Doutorado
Formatapplication/pdf
RightsLiberar o conteúdo para acesso público.

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