APDM gait and balance measures fail to predict symptom progression rate in Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) results in progressively worsening gait and balance dysfunction that can be measured using computerized devices. We utilized the longitudinal database of the Parkinson's Disease Biomarker Program to determine if baseline gait and balance measures predict future rates of symptom progression. We included 230, 222, 164, and 177 PD subjects with 6, 12, 18, and 24 months of follow-up, respectively, and we defined progression as worsening of the following clinical parameters: MDS-UPDRS total score, Montreal Cognitive Assessment, PDQ-39 mobility subscale, levodopa equivalent daily dose, Schwab and England score, and global composite outcome. We developed ridge regression models to independently estimate how each gait or balance measure, or combination of measures, predicted progression. The accuracy of each ridge regression model was calculated by cross-validation in which 90% of the data were used to estimate the ridge regression model which was then tested on the 10% of data left out. While the models modestly predicted change in outcomes at the 6-month follow-up visit (accuracy in the range of 66-71%) there was no change in the outcome variables during this short follow-up (median change in MDS-UPDRS total score = 0 and change in LEDD = 0). At follow-up periods of 12, 18, and 24 months, the models failed to predict change (accuracy in the held-out sets ranged from 42 to 60%). We conclude that this set of computerized gait and balance measures performed at baseline is unlikely to help predict future disease progression in PD. Research scientists must continue to search for progression predictors to enhance the performance of disease modifying clinical trials.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».