Genetic and Clinical Predictors of Deep Brain Stimulation in Young‐Onset Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective In a cohort of patients with young‐onset Parkinson's disease (PD), the authors assessed (1) the prevalence of genetic mutations in those who enrolled in deep brain stimulation (DBS) programs compared with those who did not enroll DBS programs and (2) specific genetic and clinical predictors of DBS enrollment. Methods Subjects were participants from 3 sites (Columbia University, Rush University, and the University of Pennsylvania) in the Consortium on Risk for Early Onset Parkinson's Disease (CORE‐PD) who had an age at onset < 51 years. The analyses presented here focus on glucocerebrosidase (GBA), leucine‐rich repeat kinase 2 (LRRK2), and parkin (PRKN) mutation carriers. Mutation carrier status, demographic data, and disease characteristics in individuals who did and did not enroll in DBS were analyzed. The association between mutation status and DBS placement was assessed in logistic regression models. Results Patients who had PD with either GBA, LRRK2, or PRKN mutations were more common in the DBS group (n = 99) compared with the non‐DBS group (n = 684; 26.5% vs. 16.8%, respectively; P = 0.02). In a multivariate logistic regression model, GBA mutation status (odds ratio, 2.1; 95% confidence interval, 1.0–4.3; P = 0.05) was associated with DBS surgery enrollment. However, when dyskinesia was included in the multivariate logistic regression model, dyskinesia had a strong association with DBS placement (odds ratio, 3.8; 95% confidence interval, 1.9–7.3; P < 0.0001), whereas the association between GBA mutation status and DBS placement did not persist (P = 0.25). Conclusions DBS populations are enriched with genetic mutation carriers. The effect of genetic mutation carriers on DBS outcomes warrants further exploration.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».