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Enregistrement W2994908519 · doi:10.3233/jpd-191775

The Quebec Parkinson Network: A Researcher-Patient Matching Platform and Multimodal Biorepository

2019· article· en· W2994908519 sur OpenAlexafffundabout
Ziv Gan‐Or, Trisha Rao, Etienne Léveillé, Clotilde Degroot, Sylvain Chouinard, Francesca Cicchetti, Alain Dagher, Samir Das, Alex Désautels, Janelle Drouin‐Ouellet, Thomas M. Durcan, Jean‐François Gagnon, Angela Genge, Jason Karamchandani, Anne‐Louise Lafontaine, Sonia Lai Wing Sun, Mélanie Langlois, Martin Lévesque, Calvin Melmed, Michel Panisset, Martin Parent, Jean‐Baptiste Poline, Ronald B. Postuma, Emmanuelle Pourcher, Guy A. Rouleau, Madeleine Sharp, Oury Monchi, Nicolas Dupré, Edward A. Fon

Notice bibliographique

RevueJournal of Parkinson s Disease · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill University Health CentreUniversité du Québec à MontréalCanadian Sleep & Circadian NetworkCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversity of CalgaryCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityUniversité de MontréalUniversité LavalMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthFonds de Recherche du Québec - SantéParkinson CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthFondation Brain CanadaMcGill University
Mots-clésMedicineParkinson's diseaseCohortDyskinesiaMovement disordersDiseaseInternal medicinePhysical medicine and rehabilitationPediatricsPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Genetic, biologic and clinical data suggest that Parkinson's disease (PD) is an umbrella for multiple disorders with clinical and pathological overlap, yet with different underlying mechanisms. To better understand these and to move towards neuroprotective treatment, we have established the Quebec Parkinson Network (QPN), an open-access patient registry, and data and bio-samples repository. OBJECTIVE: To present the QPN and to perform preliminary analysis of the QPN data. METHODS: A total of 1,070 consecutively recruited PD patients were included in the analysis. Demographic and clinical data were analyzed, including comparisons between males and females, PD patients with and without RBD, and stratified analyses comparing early and late-onset PD and different age groups. RESULTS: QPN patients exhibit a male:female ratio of 1.8:1, an average age-at-onset of 58.6 years, an age-at-diagnosis of 60.4 years, and average disease duration of 8.9 years. REM-sleep behavior disorder (RBD) was more common among men, and RBD was associated with other motor and non-motor symptoms including dyskinesia, fluctuations, postural hypotension and hallucinations. Older patients had significantly higher rates of constipation and cognitive impairment, and longer disease duration was associated with higher rates of dyskinesia, fluctuations, freezing of gait, falls, hallucinations and cognitive impairment. Since QPN's creation, over 60 studies and 30 publications have included patients and data from the QPN. CONCLUSIONS: The QPN cohort displays typical PD demographics and clinical features. These data are open-access upon application (http://rpq-qpn.ca/en/), and will soon include genetic, imaging and bio-samples. We encourage clinicians and researchers to perform studies using these resources.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,012

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations67
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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