Prodromal Marker Progression in Idiopathic Rapid Eye Movement Sleep Behavior Disorder: Sample Size for Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate prodromal marker progression in idiopathic rapid eye movement sleep behavior disorder patients with prodromal Parkinson's disease (PD) to calculate sample size for neuroprotective trials. METHODS: Patients with polysomnogram-proven idiopathic rapid eye movement sleep behavior disorder were assessed for prodromal PD using Movement Disorder Society criteria. We prospectively measured progression rates of numerous clinical variables, including motor, cognitive, special sensory, and autonomic variables and calculated the sample size required to demonstrate slowing of progression under 3 effectiveness assumptions (30%, 50%, and 70% slowing). RESULTS: Overall, the variables that progressed with lowest sample size requirements were motor variables (234 participants required per group for 50% efficacy over 2 years). By contrast, cognitive, special sensory, and autonomic variables showed modest progression with high variability, resulting in high sample sizes. The most efficient design was a time-to-event analysis using milestones of motor and cognitive decline (126 per group). CONCLUSION: In idiopathic rapid eye movement sleep behavior disorder, time-to-event analysis assessing milestones of decline is the most efficient trial design for neuroprotective therapy. © 2019 International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».