Data on the effect of Parkinson's disease multimodal complex treatment in a German University Hospital
Notice bibliographique
Résumé
This article presents demographic and detailed clinical data from 159 patients with Parkinson's disease or atypical Parkinsonian syndromes treated in the Parkinson's disease multimodal complex treatment (PD-MCT) from 01.01.2019 until 31.12.2019 at the Department of Neurology of the University Hospital Jena, Germany. At baseline, the following variables were collected: age, sex, diagnosis, phenotype, disease duration, Hoehn and Yahr stage, Movement Disorder Society sponsored revision of the unified Parkinson's disease rating scale (MDS-UPDRS) part I-IV, levodopa equivalent daily dose (LEDD), Tinetti test, nonmotor symptoms questionnaire (NMSQ), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), measures of depressive symptoms using the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS-D) and the Beck Depression Inventory (BDI-II), health-related quality of life assessed by the Short-Form Health Survey (SF-12), and the treatment duration according to the Operation and Procedure Classification System. To assess the short-term effect of PD-MCT, the MDS-UPDRS III, Tinetti test, and LEDD were collected again at discharge from hospital. One month after discharge, a first follow-up was conducted and patients rated their general condition. One year after discharge, a second follow-up was conducted and the SF-12 was collected. The dataset allows determination of the effect of PD-MCT and identification of predictors of a beneficial treatment. The dataset can be used by clinicians and academia for further research and as reference. The dataset can also be used in a large range of other topics where demographic and clinical parameters of the PD-MCT are relevant. The data presented herein is associated with the research article "Short- and Long-Term Effect of Parkinson's Disease Multimodal Complex Treatment" [1] and available on Mendeley Data [2].
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».