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Enregistrement W4200189978 · doi:10.1002/mds.28884

Self‐Report versus Clinician Examination in Early Parkinson's Disease

2021· article· en· W4200189978 sur OpenAlexafffund
Sheida Zolfaghari, Alessandra E. Thomann, Natalia Lewandowski, Dylan Trundell, Florian Lipsmeier, Gennaro Pagano, Kirsten I. Taylor, Ronald B. Postuma

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityHôpital du Sacré-Cœur de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchF. Hoffmann-La RocheMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésRating scaleMotor symptomsCorrelationParkinson's diseasePsychologyBiomarkerPhysical therapyMedicineDiseaseInternal medicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Evaluating the discrepancies between patient‐reported measures and clinician examination has implications for formulating individual treatment regimens. Objective This study investigated the association between health outcomes and level of self‐reported motor‐related function impairment relative to clinician‐examined motor signs. Methods Recently diagnosed PD patients were evaluated using the Parkinson's Progression Marker Initiative (PPMI, N = 420) and the PASADENA phase II clinical trial (N = 316). We calculated the average normalized difference between each participant's part II and III MDS‐UPDRS (Movement Disorder Society Unified Parkinson's Disease Rating Scale) scores. Individuals with score differences <25th or >75th percentiles were labeled as low‐ and high‐self‐reporters, respectively (those between ranges were labeled intermediate‐self‐reporters). We compared a wide range of clinical/biomarker readouts among these three groups, using Kruskal–Wallis nonparametric and Pearson's χ 2 tests. Spearman's correlations were tested for associations between MDS‐UPDRS subscales. Results In both cohorts, high‐self‐reporters reported the largest impairment/symptom experience for most motor and nonmotor patient‐reported variables. By contrast, these high‐self‐reporters were similar to or less impaired on clinician‐examined and biomarker measures. Patient‐reported nonmotor symptoms on MDS‐UPDRS part IB showed the strongest positive correlation with self‐reported motor‐related impairment (PPMI r s = 0.54, PASADENA r s = 0.52). This correlation was numerically stronger than the part II and clinician‐examined MDS‐UPDRS part III correlation (PPMI r s = 0.38, PASADENA r s = 0.28). Conclusion Self‐reported motor‐related impairments reflect not only motor signs/symptoms but also other self‐reported nonmotor measures. This may indicate (1) a direct impact of nonmotor symptoms on motor‐related functioning and/or (2) the existence of general response tendencies in how patients self‐rate symptoms. Our findings suggest further investigation into the suitability of MDS‐UPDRS II to assess motor‐related impairments. © 2021 The Authors. Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society

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)0,000
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,841

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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