Value of Clinical Signs in Identifying Patients with Scans without Evidence of Dopaminergic Deficit (SWEDD)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In clinical trials that recruited patients with early Parkinson's disease (PD), 4-15% of the participants with a clinical diagnosis of PD had normal dopamine transporter single photon emission computed tomography (DAT SPECT) scans, also called "scans without evidence of dopaminergic deficit" (SWEDD). OBJECTIVE: To investigate in patients with a clinical diagnosis of PD, if specific clinical features are useful to distinguish patients with nigrostriatal degeneration from those that have no nigrostriatal degeneration. METHODS: We performed a diagnostic test accuracy study. Patients that participated in the Levodopa in Early Parkinson's disease trial, a clinical trial in patients with early PD, were asked to participate if they had not undergone DAT SPECT imaging earlier. The index tests were specific clinical features that were videotaped. A panel of six neurologists in training (NT), six general neurologists (GN), and six movement disorders experts (MDE) received a batch of ten videos consisting of all SWEDD subjects and a random sample of patients with abnormal DAT SPECT scans. The raters analyzed the videos for presence of specific signs and if they suspected the patient to have SWEDD. The reference test was visually assessed DAT SPECT imaging. RESULTS: Of a total of 87 participants, three subjects were SWEDDs (3.4%). The overall intraclass correlation coefficient (ICC) of the Parkinsonian signs was poor to moderate with ICCs ranging from 0.14 to 0.67. NT correctly identified 50.0% of the SWEDD subjects, GN 33.3%, and MDE 66.7%. CONCLUSION: Our study suggests that the selected videotaped clinical features cannot reliably distinguish patients with a clinical diagnosis of PD and an abnormal DAT SPECT from patients with clinical PD and a SWEDD.
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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 | 0,011 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».