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Enregistrement W3034521924 · doi:10.1186/s12883-020-01811-3

Study protocol of the DUtch PARkinson Cohort (DUPARC): a prospective, observational study of de novo Parkinson’s disease patients for the identification and validation of biomarkers for Parkinson’s disease subtypes, progression and pathophysiology

2020· article· en· W3034521924 sur OpenAlexfundno aff
Jeffrey M. Boertien, Sygrid van der Zee, Asterios Chrysou, Marleen J. J. Gerritsen, Nomdo M. Jansonius, Jacoba M. Spikman, Teus van Laar, N. A. Verwey, Barbera van Harten, A. T. Portman, M. J. H. Langedijk, P. G. Oomes, B. J. A. M. Jansen, T. van Wieren, Simon J.A. van den Bogaard, W. Van Steenbergen, R. Duyff, J. P. van Amerongen, P. S. S. Fransen, S. K. L. Polman, R. T. Zwartbol, M. E. van Kesteren, J.P. Braakhekke, J. Trip, L. Koops, C. J. de Langen, G. de Jong, J. E. S. Hartono, H. Ybema, Anna L. Bartels, Fransje E. Reesink, A. G. Postma, G. J. H. Vonk, J. M. T. H. Oen, M. J. Brinkman, T. Mondria, R. S. Holscher, A. A. E. van der Meulen, A. W. F. Rutgers, W. A. Boekestein, Laura K. Teune, P. J. L. Orsel, Jessica E. Hoogendijk

Notice bibliographique

RevueBMC Neurology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitair Medisch Centrum GroningenEuropean CommissionWeston Brain InstituteH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsGlaucoma Research Foundation
Mots-clésMedicineParkinson's diseaseCohortNeurologyProspective cohort studyCohort studyInternal medicineDiseaseNeuropsychologyOncologyCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Parkinson's Disease (PD) is a heterogeneous, progressive neurodegenerative disorder which is characterized by a variety of motor and non-motor symptoms. To date, no disease modifying treatment for PD exists. Here, the study protocol of the Dutch Parkinson Cohort (DUPARC) is described. DUPARC is a longitudinal cohort study aimed at deeply phenotyping de novo PD patients who are treatment-naïve at baseline, to discover and validate biomarkers for PD progression, subtypes and pathophysiology. METHODS/DESIGN: DUPARC is a prospective cohort study in which 150 de novo PD subjects will be recruited through a collaborative network of PD treating neurologists in the northern part of the Netherlands (Parkinson Platform Northern Netherlands, PPNN). Participants will receive follow-up assessments after 1 year and 3 years, with the intention of an extended follow-up with 3 year intervals. Subjects are extensively characterized to primarily assess objectives within three major domains of PD: cognition, gastrointestinal function and vision. This includes brain magnetic resonance imaging (MRI); brain cholinergic PET-imaging with fluoroethoxybenzovesamicol (FEOBV-PET); brain dopaminergic PET-imaging with fluorodopa (FDOPA-PET); detailed neuropsychological assessments, covering all cognitive domains; gut microbiome composition; intestinal wall permeability; optical coherence tomography (OCT); genotyping; motor and non-motor symptoms; overall clinical status and lifestyle factors, including a dietary assessment; storage of blood and feces for additional analyses of inflammation and metabolic parameters. Since the start of the inclusion, at the end of 2017, over 100 PD subjects with a confirmed dopaminergic deficit on FDOPA-PET have been included. DISCUSSION: DUPARC is the first study to combine data within, but not limited to, the non-motor domains of cognition, gastrointestinal function and vision in PD subjects over time. As a de novo PD cohort, with treatment naïve subjects at baseline, DUPARC provides a unique opportunity for biomarker discovery and validation without the possible confounding influences of dopaminergic medication. TRIAL REGISTRATION: NCT04180865; registered retrospectively, November 28th 2019.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,280 · 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.

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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