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Enregistrement W2544578995 · doi:10.1212/wnl.86.16_supplement.p1.003

First Neurological Evaluation and Course of Parkinson's Disease (P1.003)

2016· article· en· W2544578995 sur OpenAlexaffabout
Ali H. Rajput, Michele L. Rajput, Leslie W. Ferguson, Alexander Rajput

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanRoyal University Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To determine the significance of clinical motor findings at first neurological evaluation to the prognosis in PD. Background: Non-motor features may precede motor symptoms of Parkinson’s disease (PD). The diagnosis is however based on a combination of bradykinesia (akinesia), rigidity and tremor. When the diagnosis of PD is made by a neurologist the patient wants pertinent information including the expected outcome, which has major significance to the individual/family. It is well known that patients with akinetic-rigid phenotype have the worst and tremor dominant cases the best outcome. However, an individual patient’s phenotype can change over time. Methods: Patients evaluated at Movement Disorders Clinic Saskatchewan (MDCS) are offered autopsy at no cost. We have previously reported on the course of different lifelong motor phenotypes in 166 autopsied PD cases. For this study, we identified the severity of motor features at initial MDCS assessment to determine its value in predicting the prognostic phenotypes in that group. Those with motor symptoms of 15 years or longer duration at first visit were excluded from this study. Results: 156 (98 M) autopsy confirmed PD - 39 (25[percnt]) akinetic-rigid, 106 (68[percnt]) mixed and 11 (7[percnt]) tremor dominant cases had satisfactory clinical baseline data on bradykinesia, rigidity and tremor. Of those cases 70 (45[percnt]) were not on any anti-parkinsonian drugs at initial evaluation. The baseline motor features in 156 cases positively predicted the phenotype in 85[percnt] of all - 90[percnt] of akinetic-rigid, 88[percnt] of the mixed, but in only 55[percnt] of the tremor dominant cases. In the 70 untreated cases, the lifelong phenotyping could be predicted at baseline in 91[percnt] patients. Conclusions: Our data show that initial neurological assessment can provide a valuable guide to the course of disease in most PD cases. Such cases can be used for future research to identify reliable prognostic biomarkers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
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