Differential Gait Decline in Parkinson’s Disease Enhances Discrimination of Gait Freezers from Non-Freezers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Freezing of gait (FOG) is a debilitating feature of Parkinson's disease (PD) for which treatments are limited. To develop neuroprotective strategies, determining whether disease progression is different in phenotypic variants of PD is essential. OBJECTIVE: To determine if freezers have a faster decline in spatiotemporal gait parameters. METHODS: Subjects were enrolled in a longitudinal study and assessed every 3- 6 months. Continuous gait in the levodopa ON-state was collected using a gait mat (Protokinetics). The slope of change/year in spatiotemporal gait parameters was calculated. RESULTS: 26 freezers, 31 non-freezers, and 25 controls completed an average of 6 visits over 28 months. Freezers had a faster decline in mean stride-length, stride-velocity, swing-%, single-support-%, and variability in single-support-% compared to non-freezers (p < 0.05). Gait decline was not correlated with initial levodopa dose, duration of levodopa therapy, change in levodopa dose or change in Montreal Cognitive Assessment scores (p > 0.25). Gait progression parameters were required to obtain 95% accuracy in categorizing freezers and non-freezers groups in a forward step-wise binary regression model. Change in mean stride-length, mean stride-width, and swing-% variability along with initial foot-length variability, mean swing-% and apathy scores were significant variables in the model. CONCLUSION: Freezers had a faster temporal decline in objectively quantified gait, and inclusion of longitudinal gait changes in a binary regression model greatly increased categorization accuracy. Levodopa dosing, cognitive decline and disease severity were not significant in our model. Early detection of this differential decline may help define freezing prone groups for testing putative treatments.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».