A practical approach to remote longitudinal follow‐up of Parkinson's disease: The FOUND study
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to examine a remote method for maintaining long-term contact with Parkinson's disease (PD) patients participating in clinical studies. Long-term follow-up of PD patients is needed to fill critical information gaps on progression, biomarkers, and treatment. Prospective in-person assessment can be costly and may be impossible for some patients. Remote assessment using mail and telephone contact may be a practical follow-up method. Patients enrolled in the multi-center Longitudinal and Biomarker Study in Parkinson's Disease (LABS-PD) in-person follow-up study in 2006 were invited to enroll in Follow-up of Persons With Neurologic Diseases (FOUND), which is overseen by a single center under a separate, central institutional review board protocol. FOUND uses mailed questionnaires and telephone interviews to assess PD status. FOUND follow-up continued when LABS-PD in-person visits ended in 2011. Retention and agreement between remote and in-person assessments were determined. In total, 422 of 499 (84.5%) of eligible patients volunteered, AND 96% of participants were retained. Of 60 patients who withdrew consent from LABS-PD, 51 were retained in FOUND. Of 341 patients who were active in LABS-PD, 340 were retained in FOUND (99.7%) when the in-person visits ceased. Exact agreement between remote and in-person assessments was ≥ 80% for diagnosis, disease features (eg, dyskinesias), and PD medication. Correlation between expert-rated and self-reported Unified Parkinson's Disease Rating Scale and Movement Disorder Society Unified Parkinson's Disease Rating Scale, which were examined at times separated by several months, was moderate or substantial for most items. Retention was excellent using remote follow-up of research participants with PD, providing a safety net when combined with in-person visits, and also is effective as a stand-alone assessment method, providing a useful alternative when in-person evaluation is not feasible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».