Longitudinal Cohort Study of Verbatim-Reported Postural Instability Symptoms as Outcomes for Online Parkinson’s Disease Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Parkinson's Disease Patient Report of Problems (PD-PROP) captures the problems and functional impact that patients report verbatim. Online research participation and advances in language analysis have enabled longitudinal collection and classification of symptoms as trial outcomes. OBJECTIVE: Analyze verbatim reports longitudinally to examine postural-instability symptoms as 1) precursors of subsequent falling and 2) newly occurring symptoms that could serve as outcome measures in randomized controlled trials. METHODS: Problems reported by >25,000 PD patients in their own words were collected online in the Fox Insight observational study and classified into symptoms by natural language processing, clinical curation, and machine learning. Symptoms of gait, balance, falling, and freezing and associated reports of having fallen in the last month were analyzed over three years of longitudinal observation by a Cox regression model in a cohort of 8,287 participants. New onset of gait, balance, falling, and freezing symptoms was analyzed by Kaplan-Meier survival techniques in 4,119 participants who had not previously reported these symptoms. RESULTS: Classified verbatim symptoms of postural instability were significant precursors of subsequent falling among participants who were older, female, and had longer PD duration. New onset of symptoms steadily increased and informed sample size estimates for clinical trials to reduce the onset of these symptoms. CONCLUSION: The tools to analyze symptoms reported by PD patients in their own words and capacity to enroll large numbers of research participants online support the feasibility and statistical power for conducting randomized clinical trials to detect effects of therapeutic interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».