Balancing practicality and complexity in neuroimaging models of Parkinson’s disease progression
6.0
来源：
Nature
发布时间：
2025-08-27 15:32
摘要：
该研究探讨了帕金森病的神经影像学进展模型，强调了生物标志物与临床症状之间的错位，提出了更灵活的建模策略以应对疾病复杂性。研究指出，传统的线性模型可能无法准确反映疾病的非线性和异质性，呼吁采用多维度的方法来捕捉疾病进展的复杂性。
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关键证据
提出了更灵活的建模策略以改善患者分层和支持试验结果。
强调了生物标志物与临床症状之间的错位。
探讨了线性、指数和S型模型在帕金森病研究中的应用。
真实性检查
否
AI评分总结
该研究探讨了帕金森病的神经影像学进展模型，强调了生物标志物与临床症状之间的错位，提出了更灵活的建模策略以应对疾病复杂性。研究指出，传统的线性模型可能无法准确反映疾病的非线性和异质性，呼吁采用多维度的方法来捕捉疾病进展的复杂性。