The phenotypic spectrum of progressive supranuclear palsy: A retrospective multicenter study of 100 definite cases
Notice bibliographique
Résumé
The phenotypic variability of progressive supranuclear palsy (PSP) may account for its frequent misdiagnosis, in particular in early stages of the disease. However, large multicenter studies to define the frequency and natural history of PSP phenotypes are missing. In a cohort of 100 autopsy-confirmed patients we studied the phenotypic spectrum of PSP by retrospective chart review. Patients were derived from five brain banks with expertise in neurodegenerative disorders with referrals from multiple academic hospitals. The clinical characteristics of the 100 cases showed remarkable heterogeneity. Most strikingly, only 24% of cases presented as Richardson's Syndrome (RS), and more than half of the cases either showed overlapping features of several predescribed phenotypes, or features not fitting proposed classification criteria for PSP phenotypes. Classification of patients according to predominant clinical features in the first 2 years of the disease course allowed a more comprehensive description of the phenotypic spectrum. These predominance types differed significantly with regard to survival time and frequency of cognitive deficits. In summary, the phenotypic spectrum of PSP may be broader and more variable than previously described in single-center studies. Thus, too strict clinical criteria defining distinct phenotypes may not reflect this variability. A more pragmatic clinical approach using predominance types could potentially be more helpful in the early recognition of and for making prognostic predictions for these patients. Given the limitations arising from the retrospective nature of this analysis, a systematic validation in a prospective cohort study is imperative.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».