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Enregistrement W3034468084 · doi:10.3233/jpd-201932

Clinical Progression of Parkinson’s Disease: Insights from the NINDS Common Data Elements

2020· article· en· W3034468084 sur OpenAlexaboutno aff
Mechelle M. Lewis, Elias Harkins, Eun Young Lee, Christy Stetter, Bethany Snyder, Tyler Corson, Guangwei Du, Lan Kong, Xuemei Huang

Notice bibliographique

RevueJournal of Parkinson s Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésRating scaleMontreal Cognitive AssessmentCohortParkinson's diseaseMedicineMotor symptomsSubgroup analysisPhysical therapyInternal medicineCohort studyDiseasePsychologyCognitive impairmentConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/OBJECTIVE: To synchronize data collection, the National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) recommended Common Data Elements (CDEs) for use in Parkinson's disease (PD) research. This study delineated the progression patterns of these CDEs in a cohort of PD patients. METHODS: One hundred-twenty-five PD patients participated in the PD Biomarker Program (PDBP) at Penn State. CDEs, including MDS-Unified PD Rating Scale (UPDRS)-total, questionnaire-based non-motor (-I) and motor (-II), and rater-based motor (-III) subscales; Montreal Cognitive Assessment (MoCA); Hamilton Depression Rating Scale (HDRS); University of Pennsylvania Smell Identification Test (UPSIT); and PD Questionnaire (PDQ-39) were obtained at baseline and three annual follow-ups. Annual change was delineated for PD or subgroups [early = PDE, disease duration (DD) <1 y; middle = PDM, DD = 1-5 y; and late = PDL, DD > 5 y] using mixed effects model analyses. RESULTS: UPDRS-total, -II, and PDQ-39 scores increased significantly, and UPSIT decreased, whereas UPDRS-I, -III, MoCA, and HDRS did not change, over 36 months in the overall PD cohort. In the PDE subgroup, UPDRS-II increased and UPSIT decreased significantly, whereas MoCA and UPSIT decreased significantly in the PDM subgroup. In the PDL subgroup, UPDRS-II and PDQ-39 increased significantly. Other metrics within each individual subgroup did not change. Sensitivity analyses using subjects with complete data confirmed these findings. CONCLUSION: Among CDEs, UPDRS-total, -II, PDQ-39, and UPSIT all are sensitive metrics to track PD progression. Subgroup analyses revealed that these CDEs have distinct stage-dependent sensitivities, with UPSIT for DD < 5 y, PDQ-39 for DD > 5 y, UPDRS-II for early (DD < 1) or later stages (DD > 5).

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)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,295 · 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'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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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