Intercountry comparisons of advanced Parkinson's disease symptoms and management: Analysis from the <scp>OBSERVE‐PD</scp> observational study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In the absence of widely accepted criteria, determining when a patient with Parkinson's disease (PD) may benefit from more advanced treatments such as device-aided therapy (DAT) so far remains a matter of physician judgment. This analysis investigates how classification of PD varies across countries relative to measures of disease severity. MATERIALS AND METHODS: The OBSERVational, cross-sEctional PD (OBSERVE-PD) study included consecutive patients with PD at centers that offer DATs in 18 countries. In this subgroup analysis, we explore intercountry differences in identification of advanced versus non-advanced PD based on physician's clinical judgment, symptoms assessed using Delphi consensus criteria, use of DAT, motor and non-motor symptoms, and caregiver support. Demographic and clinical characteristics were obtained through review of medical records. RESULTS: Overall, 1342 of 2615 patients (51.3%) were assessed by physicians as having advanced PD. The proportion of patients in different countries identified as having advanced PD (24.4-82.2%) varied. In 15 of 18 countries, a greater proportion of patients with advanced PD, according to select Delphi criteria, were identified by physicians as having advanced PD than with non-advanced PD. There was a wide variability across countries in the proportion of patients with no dyskinesia, disabling dyskinesia, dyskinesia pain, and non-motor symptoms who were identified by physicians as having advanced versus non-advanced PD. CONCLUSIONS: The proportion of patients identified with advanced PD symptoms varies widely across countries, despite differences on the patients' profiles, indicating a need for objective diagnostic criteria to help identify patients who may benefit from DAT.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».