Prodromal Parkinson's Disease: The Decade Past, the Decade to Come
Notice bibliographique
Résumé
The past decade has seen a dramatic expansion of the field of prodromal PD. Ten years ago, there were only six known prodromal markers of disease, none of which had more than two studies documenting diagnostic value. We now have at least 16 markers, with as many as 10 prospective studies for a single marker. This review summarizes the major advances over the last decade and speculates about the advances we will see in the decade to come. The most notable advances over the last decade came through the study of high-risk cohorts (REM sleep behavior disorder and later genetic and autonomic cohorts), the generation of more representative population-based cohorts for studying prodromal PD, major advances in neuroimaging of early disease stages, the emerging likelihood that tissue biopsy will be able to diagnose prodromal PD, and the coalescence of prodromal markers into discrete criteria. As the next decade dawns, we await increasing precision of sensitivity and specificity estimates of known markers, the discovery of new biomarkers of prodromal disease, improvements in diagnosis using combined methods/criteria (with increasing recognition of prodromal PD as one stage of the full PD spectrum), and ultimately the development of neuroprotective therapy that can be provided at the earliest stages of disease. © 2019 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».