Contribution of MRI for the Early Diagnosis of Parkinsonism in Patients with Diagnostic Uncertainty
Apport de l'IRM pour le diagnostic précoce des syndromes parkinsoniens chez une population de patients en situation d'incertitude diagnostique
Résumé
Background: International clinical criteria are the reference for the diagnosis of degenerative parkinsonism in clinical research, but they may lack sensitivity and specificity in the early stages. Objectives: To determine whether magnetic resonance imaging (MRI) analysis, through visual reading or machine‐learning approaches, improves diagnostic accuracy compared with clinical diagnosis at an early stage in patients referred for suspected degenerative parkinsonism.
Methods: Patients with initial diagnostic uncertainty between Parkinson's disease (PD), progressive supranuclear palsy (PSP), and multisystem atrophy (MSA), with brain MRI performed at the initial visit (V1) and available 2‐year follow‐up (V2), were included. We evaluated the accuracy of the diagnosis established based on: (1) the international clinical diagnostic criteria for PD, PSP, and MSA at V1 (“Clin1”); (2) MRI visual reading blinded to the clinical diagnosis (“MRI”); (3) both MRI visual reading and clinical criteria at V1 (“MRI and Clin1”), and (4) a machine‐learning algorithm (“Algorithm”). The gold standard diagnosis was established by expert consensus after a 2‐year follow‐up. Results: We recruited 113 patients (53 with PD, 31 with PSP, and 29 with MSA). Considering the whole population, compared with clinical criteria at the initial visit (“Clin1”: balanced accuracy, 66.2%), MRI visual reading showed a diagnostic gain of 14.3% (“MRI”: 80.5%; P = 0.01), increasing to 19.2% when combined with the clinical diagnosis at the initial visit (“MRI and Clin1”: 85.4%; P < 0.0001). The algorithm achieved a diagnostic gain of 9.9% (“Algorithm”: 76.1%; P = 0.08).
Conclusion: Our study shows the contribution of MRI analysis, whether by visual reading or machine‐learning methods, for the early differentiation of parkinsonism.
Contexte : Les critères cliniques internationaux sont la référence pour le diagnostic des syndromes parkinsoniens dégénératifs, mais ils peuvent manquer de sensibilité et de spécificité aux stades précoces.
Objectifs : Déterminer si l'analyse par imagerie par résonance magnétique (IRM), par lecture visuelle ou par approche d'apprentissage automatique, améliore la précision diagnostique par rapport au diagnostic clinique à un stade précoce chez les patients orientés pour un parkinsonisme dégénératif suspecté.
Méthodes : La population incluait des patients avec une suspicion de maladie de Parkinson (MP), paralysie supranucléaire progressive (PSP) ou atrophie multisystématisée (AMS), ayant réalisé une IRM cérébrale lors de la visite initiale (V1) et ayant bénéficié d'un suivi à 2 ans (V2). Nous avons évalué la précision du diagnostic établi en fonction : (1) des critères diagnostiques cliniques internationaux pour la MP, la PSP et l'AMS lors de la V1 (« Clin1 ») ; (2) de l'analyse radiologique de l'IRM en aveugle du diagnostic clinique (« IRM ») ; (3) de la combinaison de l'analyse radiologique de l'IRM et des critères cliniques lors de la V1 (« IRM et Clin1 ») ; et (4) d'un algorithme d'apprentissage automatique (« Algorithme »). Le diagnostic de référence a été établi par consensus d'experts après un suivi de 2 ans. Résultats : 113 patients ont été recrutés, incluant 53 avec MP, 31 avec PSP et 29 avec AMS). En considérant l'ensemble de la population, comparé aux critères cliniques lors de la visite initiale (« Clin1 » : précision: 66,2 %), la lecture visuelle de l'IRM a montré un gain diagnostique de 14,3 % (« IRM » : 80,5 % ; P = 0,01), augmentant à 19,2 % lorsqu'elle est combinée avec le diagnostic clinique lors de la visite initiale (« IRM et Clin1 » : 85,4 % ; P < 0,0001). L'algorithme a permis un gain diagnostique de 9,9 % (« Algorithme » : 76,1 % ; P = 0,08).
Conclusion : Notre étude montre l'apport de l'analyse IRM, que ce soit par lecture radiologique ou par l'utilisation d'approche d'apprentissage automatique, pour la différenciation précoce des syndromes parkinsoniens.
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