Longitudinal Monitoring of Parkinson's Disease in Different Ethnic Cohorts: The DodoNA and LONG-PD Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Different factors influence severity, progression and outcomes in Parkinson’s disease (PD). Lack of standardized clinical assessment limits comparison of outcomes and availability of well-characterized cohorts for collaborative studies. Methods: We developed structured clinical documentation support (SCDS) and launched the DNA Predictions to Improve Neurological Health (DodoNA) project eight years ago to standardize clinical assessment and identify molecular predictors of disease progression. The Longitudinal Clinical and Genetic Study of Parkinson’s Disease (LONG-PD) cohort was launched five years ago using a Research Electronic Data Capture (REDCap) format mirroring the DodoNA SCDS within the Genetic Epidemiology of Parkinson’s disease (GEoPD) consortium. Four sites in different countries participated in the LONG-PD study. Demographics, education, exposures, age at onset (AAO), Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (UPDRS) parts I-VI or Movement Disorders Society (MDS)-UPDRS, Montreal Cognitive Assessment (MOCA)/Short Test of Mental Status (STMS)/ Mini Mental State Examination (MMSE), Geriatric Depression Scale (GDS), Epworth Sleepiness Scale (ESS), dopaminergic therapy, family history, nursing home placement, death and blood samples were collected. 658 participants from the DodoNA cohort with six years of follow-up and 496 participants from the LONG-PD cohort with up to three years of follow-up were included. Group-based trajectory modeling (GBTM) analysis focused on: AAO, education, family history, MMSE/MoCA/STMS., UPDRS II-II, UPDRS-III tremor and bradykinesia sub-scores, H&Y stage, disease subtype and dopaminergic therapy. The DodoNA cohort served as the training and the LONG-PD cohort as the test set. Results: Both cohorts show separation of patients in a slowly progressing and a rapidly progressing course. AAO, MMSE score, H &Y stage, UPDRS-III tremor and bradykinesia sub-scores classified patients in either group. Late AAO and male sex, assigned patients to the rapidly progressing group, whereas tremor to the slower progressing group. Patient classification occurs relatively early in the disease course. Conclusions: Standardized clinical assessment provides accurate characterization of the clinical phenotype in pragmatic clinical settings. Trajectory analysis demonstrated two different trajectories of disease progression, identified determinants of classification and demonstrated SCDS’s utility in developing well characterized cohorts which in conjunction with genomic analysis can elucidate disease etiology, leading to targeted therapies that can improve disease outcomes.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».