Clinical prediction of Parkinson's disease: planning for the age of neuroprotection
Notice bibliographique
Résumé
As a chronic progressive disease, Parkinson's disease (PD) has a presymptomatic interval; that is, a period during which the pathological process has begun, but motor signs required for the clinical diagnosis are absent. The ability to identify this preclinical stage may be critical in the development and eventual use of neuroprotective therapy. Recently proposed staging systems of PD have suggested that degeneration may occur initially in areas outside the substantia nigra, suggesting that non-motor manifestations may be markers of presymptomatic PD. Decreased olfaction has recently been demonstrated to predict PD in prospective pathological studies, although the lead time may be relatively short, and the positive predictive value is low. Idiopathic RBD has a very high predictive value, with approximately 50% of affected individuals developing PD or dementia within 10 years. This implies that idiopathic RBD patients are ideal candidates to test potential preclinical markers. However, the specificity of symptom screens for RBD is not established, not all persons with PD develop RBD, and there are only limited ways to predict which RBD patients will develop PD. Other simple screens based upon autonomic symptoms, depression and personality changes, quantitative motor testing and other sleep disorders may also be useful markers, but have not been extensively tested. Other more expensive measures such as detailed autonomic testing, cardiac MIBG-scintigraphy, dopaminergic imaging and transcranial ultrasound may be especially useful in defining disease risk in those identified through primary screening.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».