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Enregistrement W2623663856 · doi:10.1002/mds.26987

Clinical diagnosis of progressive supranuclear palsy: The movement disorder society criteria

2017· article· en· W2623663856 sur OpenAlexaff
Günter U. Höglinger, Gesine Respondek, María Stamelou, Carolin Kurz, Keith A. Josephs, Anthony E. Lang, Brit Mollenhauer, Ulrich Müller, Christer Nilsson, Jennifer L. Whitwell, Thomas Arzberger, Elisabet Englund, Ellen Gelpí, Armin Giese, David J. Irwin, Wassilios G. Meissner, Alexander Pantelyat, Alex Rajput, John C. van Swieten, Claire Troakes, Angelo Antonini, Kailash P. Bhatia, Yvette Bordelon, Yaroslau Compta, Jean‐Christophe Corvol, Carlo Colosimo, Dennis W. Dickson, Richard Dodel, Leslie W. Ferguson, Murray Grossman, Jan Kassubek, Florian Krismer, Johannes Levin, Stefan Lorenzl, Huw R. Morris, Peter J. Nestor, Wolfgang H. Oertel, Werner Poewe, Gil D. Rabinovici, James B. Rowe, Klaus Seppi, Thilo van Eimeren, Gregor K. Wenning, Adam L. Boxer, Lawrence I. Golbe, Irene Litvan

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanRoyal University HospitalToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthNational Institute of Neurological Disorders and StrokeMedical Research CouncilParkinson's UKNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersWellcome TrustCurePSP
Mots-clésProgressive supranuclear palsyPhysical medicine and rehabilitationMovement disordersMedicinePsychologyPathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: PSP is a neuropathologically defined disease entity. Clinical diagnostic criteria, published in 1996 by the National Institute of Neurological Disorders and Stroke/Society for PSP, have excellent specificity, but their sensitivity is limited for variant PSP syndromes with presentations other than Richardson's syndrome. OBJECTIVE: We aimed to provide an evidence- and consensus-based revision of the clinical diagnostic criteria for PSP. METHODS: We searched the PubMed, Cochrane, Medline, and PSYCInfo databases for articles published in English since 1996, using postmortem diagnosis or highly specific clinical criteria as the diagnostic standard. Second, we generated retrospective standardized clinical data from patients with autopsy-confirmed PSP and control diseases. On this basis, diagnostic criteria were drafted, optimized in two modified Delphi evaluations, submitted to structured discussions with consensus procedures during a 2-day meeting, and refined in three further Delphi rounds. RESULTS: Defined clinical, imaging, laboratory, and genetic findings serve as mandatory basic features, mandatory exclusion criteria, or context-dependent exclusion criteria. We identified four functional domains (ocular motor dysfunction, postural instability, akinesia, and cognitive dysfunction) as clinical predictors of PSP. Within each of these domains, we propose three clinical features that contribute different levels of diagnostic certainty. Specific combinations of these features define the diagnostic criteria, stratified by three degrees of diagnostic certainty (probable PSP, possible PSP, and suggestive of PSP). Clinical clues and imaging findings represent supportive features. CONCLUSIONS: Here, we present new criteria aimed to optimize early, sensitive, and specific clinical diagnosis of PSP on the basis of currently available evidence. © 2017 International Parkinson and Movement Disorder Society.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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 332
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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