Update of the MDS research criteria for prodromal Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
The MDS Research Criteria for Prodromal PD allow the diagnosis of prodromal Parkinson's disease using an evidence-based conceptual framework, which was designed to be updated as new evidence becomes available. New prospective evidence of predictive values of risk and prodromal markers published since 2015 was reviewed and integrated into the criteria. Many of the predictive values (likelihood ratios, LR) remain unchanged. The positive likelihood ratio notably increase for olfactory loss and decreased for substantia nigra hyperechogenicity. Negative likelihood ratio remained largely unchanged for all markers. New levels of diagnostic certainty for neurogenic and symptomatic orthostatic hypotension have been added, which substantially differ in positive likelihood ratio from the original publication. For intermediate strength genetic variants, their age-related penetrance is now incorporated in the calculation of the positive likelihood ratio. Moreover, apart from prospective studies, evidence from cross-sectional case-control genome-wide association studies is also considered (given their likely lack of confounding and reverse causation), and to account for the effect of multiple low-penetrance genetic variants polygenic risk scores are added to the model. Diabetes, global cognitive deficit, physical inactivity, and low plasma urate levels in men enter the criteria as new markers. A web-based prodromal PD risk calculator allows the calculation of probabilities of prodromal PD for individuals. Several promising candidate markers may improve the diagnostic accuracy of prodromal PD in the future. © 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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».