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Enregistrement W2937277570 · doi:10.1016/j.dadm.2019.01.011

Neuroimaging biomarkers for clinical trials in atypical parkinsonian disorders: Proposal for a Neuroimaging Biomarker Utility System

2019· article· en· W2937277570 sur OpenAlexafffund
Thilo van Eimeren, Angelo Antonini, Daniela Berg, Nico I. Bohnen, Roberto Ceravolo, Alexander Drzezga, Günter U. Höglinger, Makoto Higuchi, Stéphane Lehéricy, Simon J.G. Lewis, Oury Monchi, Peter J. Nestor, Matej Ondrus, Nicola Pavese, María Cecilia Peralta, Paola Piccini, José A. Pineda‐Pardo, Irena Rektorová, María Rodríguez‐Oroz, Axel Rominger, Klaus Seppi, A. Jon Stoessl, Alessandro Tessitore, Stéphane Thobois, Valtteri Kaasinen, Gregor K. Wenning, Hartwig R. Siebner, Antonio P. Strafella, James B. Rowe

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia Diagnosis Assessment & Disease Monitoring · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of British ColumbiaHotchkiss Brain InstituteUniversity of TorontoCanadian Sport Centre PacificCentre for Addiction and Mental HealthAlberta Children's HospitalMental Health Research CanadaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeLeibniz-GemeinschaftNational Institutes of HealthJanssen PharmaceuticalsDementias Platform UKNovo Nordisk FondenSanofi GenzymeHorizon 2020 Framework ProgrammeFondation pour la Recherche MédicaleDeutsche ForschungsgemeinschaftH. Lundbeck A/SFondation NeurodisCanadian Institutes of Health ResearchProthenaEli Lilly and CompanyLundbeckfondenEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchNovartis PharmaAbbVieAssociation France ParkinsonAgence Nationale de la RechercheWellcome TrustNational Health and Medical Research CouncilInternational Parkinson and Movement Disorder SocietyBiogenBristol-Myers SquibbChiesi FarmaceuticiSanofiAustrian Science FundUCB PharmaMichael J. Fox Foundation for Parkinson's ResearchAOP OrphanBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute for Health and Care ResearchMedical Research CouncilDamp StiftungTeva Pharmaceutical IndustriesU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésNeuroimagingBiomarkerImaging biomarkerMedicineClinical trialNeurosciencePsychologyPsychiatryInternal medicineMagnetic resonance imagingRadiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Therapeutic strategies targeting protein aggregations are ready for clinical trials in atypical parkinsonian disorders. Therefore, there is an urgent need for neuroimaging biomarkers to help with the early detection of neurodegenerative processes, the early differentiation of the underlying pathology, and the objective assessment of disease progression. However, there currently is not yet a consensus in the field on how to describe utility of biomarkers for clinical trials in atypical parkinsonian disorders. METHODS: To promote standardized use of neuroimaging biomarkers for clinical trials, we aimed to develop a conceptual framework to characterize in more detail the kind of neuroimaging biomarkers needed in atypical parkinsonian disorders, identify the current challenges in ascribing utility of these biomarkers, and propose criteria for a system that may guide future studies. RESULTS: As a consensus outcome, we describe the main challenges in ascribing utility of neuroimaging biomarkers in atypical parkinsonian disorders, and we propose a conceptual framework that includes a graded system for the description of utility of a specific neuroimaging measure. We included separate categories for the ability to accurately identify an intention-to-treat patient population early in the disease (Early), to accurately detect a specific underlying pathology (Specific), and the ability to monitor disease progression (Progression). DISCUSSION: We suggest that the advancement of standardized neuroimaging in the field of atypical parkinsonian disorders will be furthered by a well-defined reference frame for the utility of biomarkers. The proposed utility system allows a detailed and graded description of the respective strengths of neuroimaging biomarkers in the currently most relevant areas of application in clinical trials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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