Clustering of motor and nonmotor traits in leucine‐rich repeat kinase 2 G2019S Parkinson's disease nonparkinsonian relatives: A multicenter family study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to determine phenotypic features that differentiate nonparkinsonian first-degree relatives of PD leucine-rich repeat kinase 2 (LRRK2) G2019S multiplex families, regardless of carrier status, from healthy controls because nonparkinsonian individuals in multiplex families seem to share a propensity to present neurological features. METHODS: We included nonparkinsonian first-degree relatives of LRRK2 G2019S familial PD cases and unrelated healthy controls participating in established multiplex family LRRK2 cohorts. Study participants underwent neurologic assessment including cognitive screening, olfaction testing, and questionnaires for daytime sleepiness, depression, and anxiety. We used a multiple logistic regression model with backward variable selection, validated with bootstrap resampling, to establish the best combination of motor and nonmotor features that differentiates nonparkinsonian first-degree relatives of LRRK2 G2019S familial PD cases from unrelated healthy controls. RESULTS: We included 142 nonparkinsonian family members and 172 unrelated healthy controls. The combination of past or current symptoms of anxiety (adjusted odds ratio, 4.16; 95% confidence interval, 2.01-8.63), less daytime sleepiness (adjusted odds ratio [1 unit], 0.90; 95% confidence interval, 0.83-0.97], and worse motor UPDRS score (adjusted odds ratio [1 unit], 1.4; 95% confidence interval, 1.20-1.67) distinguished nonparkinsonian family members, regardless of LRRK2 G2019S mutation status, from unrelated healthy controls. The model accuracy was good (area under the curve = 79.3%). CONCLUSIONS: A set of motor and nonmotor features distinguishes first-degree relatives of LRRK2 G2019S probands, regardless of mutation status, from unrelated healthy controls. Environmental or non-LRRK2 genetic factors in LRRK2-associated PD may influence penetrance of the LRRK2 G2019S mutation. The relationship of these features to actual PD risk requires longitudinal observation of LRRK2 familial PD cohorts. © 2018 International Parkinson and Movement Disorder Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».