Establishing diagnostic criteria for Perry syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Objective To establish international diagnostic criteria for Perry syndrome, a disorder characterised by clinical signs of parkinsonism, depression/apathy, weight loss, respiratory symptoms, mutations in the DCTN1 gene and TAR DNA-binding protein 43 (TDP-43) pathology. Methods Data from the published literature and newly identified patients were gathered and analysed during and after the International Symposium on Perry syndrome in Tokyo to identify diagnostic criteria for Perry syndrome. Results Eighty-seven patients with Perry syndrome carrying DCTN1 mutations from 20 families were included in this study, and common signs of the disorder were identified, including parkinsonism (95.2% of patients), depression/apathy (71.4%), respiratory symptoms (66.7%) and weight loss (49.2%). Conclusions Based on our findings, we propose the following definitive diagnostic criteria for Perry syndrome: the presence of four cardinal signs of Perry syndrome, accompanied by a mutation in DCTN1; or a family history of the disease, parkinsonism and a mutation in DCTN1 ; or the presence of four cardinal signs and pathological findings that include nigral neuronal loss and TDP-43 pathology. As patients with Perry syndrome present with uniform clinical, genetic and pathological features, we further propose the disorder be termed ‘Perry disease.’
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».