Premotor Parkinson's disease: Concepts and definitions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) has a prodromal phase during which nonmotor clinical features as well as physiological abnormalities may be present. These premotor markers could be used to screen for PD before motor abnormalities are present. The technology to identify PD before it reaches symptomatic Braak Stage 3 (substantia nigra compacta [SNc] involvement) already exists. The current challenge is to define the appropriate scope of use of predictive testing for PD. Imaging technologies such as dopamine transporter imaging currently offer the highest degree of accuracy for identifying premotor PD, but they are expensive as screening tools, and abnormalities on these studies would only be evident at Braak Stage 3 or higher. Efficiency is greatly enhanced by combining imaging with a prescreening test such as olfactory testing. This 2-step process has the potential to greatly reduce costs while retaining diagnostic accuracy. Alternatively, or in concert with this approach, evaluating high-risk populations (eg, patients with rapid eye movement behavior disorder or LRRK2 mutations) would enrich the sample for cases with underlying PD. Ultimately, the role of preclinical detection of PD will be determined by the ability of emerging therapies to influence clinical outcomes. As such, implementation of large-scale screening strategies awaits the arrival of clearly safe and effective therapies that address the underlying pathogenesis of PD. Future research will establish more definitive biomarkers capable of revealing the presence of disease in advance of SNc involvement with the promise of the potential for introducing disease-modifying therapy even before the development of evidence of dopamine deficiency.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 découle