MDS research criteria for prodromal Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
This article describes research criteria and probability methodology for the diagnosis of prodromal PD. Prodromal disease refers to the stage wherein early symptoms or signs of PD neurodegeneration are present, but classic clinical diagnosis based on fully evolved motor parkinsonism is not yet possible. Given the lack of clear neuroprotective/disease-modifying therapy for prodromal PD, these criteria were developed for research purposes only. The criteria are based upon the likelihood of prodromal disease being present with probable prodromal PD defined as ≥80% certainty. Certainty estimates rely upon calculation of an individual's risk of having prodromal PD, using a Bayesian naïve classifier. In this methodology, a previous probability of prodromal disease is delineated based upon age. Then, the probability of prodromal PD is calculated by adding diagnostic information, expressed as likelihood ratios. This diagnostic information combines estimates of background risk (from environmental risk factors and genetic findings) and results of diagnostic marker testing. In order to be included, diagnostic markers had to have prospective evidence documenting ability to predict clinical PD. They include motor and nonmotor clinical symptoms, clinical signs, and ancillary diagnostic tests. These criteria represent a first step in the formal delineation of early stages of PD and will require constant updating as more information becomes available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».