The Parkinson's Disease Composite Scale: results of the first validation study
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose The aim was to validate the Parkinson's Disease Composite Scale ( PDCS ). Methods The study included 194 Parkinson's disease ( PD ) patients in five countries. Investigators completed the following scales: PDCS , the Movement Disorder Society Unified Parkinson's Disease Rating Scale ( MDS ‐ UPDRS ), Parkinson's Disease Sleep Scale Version 2, Montreal Cognitive Assessment, the Scale for Evaluation of Neuropsychiatric Disorders in Parkinson's Disease and the Clinical Impression of Severity Index for PD ( CISI ‐ PD ). For test−retest analysis, a second administration of the PDCS was carried out in 61 stable patients (as per the CISI ‐ PD ) in 7–14 days after the first evaluation. The PDCS is a novel scale for PD with a total of 17 items divided into four domains: motor, non‐motor, treatment complications and disability. Results Parkinson's Disease Composite Scale mean and median values were close. Skewness values were into the criterion limits (−1 to +1). The complete range of scores was covered for 14 of the 17 items (83.4%). A floor effect of 25.26% and 28.25% was observed in the complications and disability level dimensions due to the proportion of patients free of these difficulties. No relevant floor or ceiling effect was observed for the PDCS total score (1.03% and 0.52%, respectively). The stability of the scale appeared excellent with most items meeting weighted kappa and intraclass correlation coefficient values >0.80. The convergent validity of the PDCS with corresponding scores of the MDS ‐ UPDRS showed high correlation values ( r S ≥ 0.60). The internal validity was into acceptable limits, with the majority of values higher than the minimal 0.30 threshold. The standard error of measurement suggested a satisfactory precision (SEM 3.81, <30% of the PDCS total score standard deviation). Conclusion The PDCS appears to be a feasible, acceptable, reproducible and valid scale.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».