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Enregistrement W2470940976 · doi:10.1212/wnl.86.16_supplement.s19.001

MDS Clinical Diagnostic Criteria for Parkinson's Disease (S19.001)

2016· article· en· W2470940976 sur OpenAlexaff
Ronald B. Postuma, Daniela Berg

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineParkinson's diseaseDiseasePediatricsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To present the International Parkinson and Movement Disorder Society (MDS) Clinical Diagnostic Criteria for Parkinson's disease. Background Although several diagnostic criteria for Parkinson's disease have been proposed, none have been officially adopted by an official Parkinson society. Moreover, the commonest-used criteria, the UK brain bank, were created more than 25 years ago. In recognition of the lack of standard criteria, the MDS initiated a task force to design new diagnostic criteria for clinical Parkinson's disease. Methods/Results The MDS-PD Criteria are intended for use in clinical research, but may also be used to guide clinical diagnosis. The benchmark is expert clinical diagnosis; the criteria aim to systematize the diagnostic process, to make it reproducible across centers and applicable by clinicians with less expertise. Although motor abnormalities remain central, there is increasing recognition of non-motor manifestations; these are incorporated into both the current criteria and particularly into separate criteria for prodromal PD. Similar to previous criteria, the MDS-PD Criteria retain motor parkinsonism as the core disease feature, defined as bradykinesia plus rest tremor and/or rigidity. Explicit instructions for defining these cardinal features are included. After documentation of parkinsonism, determination of PD as the cause of parkinsonism relies upon three categories of diagnostic features; absolute exclusion criteria (which rule out PD), red flags (which must be counterbalanced by additional supportive criteria to allow diagnosis of PD), and supportive criteria (positive features that increase confidence of PD diagnosis). Two levels of certainty are delineated: Clinically-established PD (maximizing specificity at the expense of reduced sensitivity), and Probable PD (which balances sensitivity and specificity). Conclusion The MDS criteria retain elements proven valuable in previous criteria and omit aspects that are no longer justified, thereby encapsulating diagnosis according to current knowledge. As understanding of PD expands, criteria will need continuous revision to accommodate these advances.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,017

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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