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Enregistrement W4362731336 · doi:10.20944/preprints202304.0108.v1

Towards a Biological Definition of Parkinson’s Disease

2023· preprint· en· W4362731336 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityToronto Western HospitalMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchParkinson CanadaBundesministerium für Bildung und ForschungDamp StiftungDeutsche ForschungsgemeinschaftParkinsonfondenWeston Brain InstituteFondation Brain CanadaOntario Brain InstituteMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésParkinsonismNeurodegenerationDiseaseParkinson's diseaseNeuroscienceLewy bodyMedicineDementia with Lewy bodiesPathologyREM sleep behavior disorderPsychologyDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the growing hope that disease-modifying treatments could target the molecular basis of neurodegenerative diseases even before the onset of symptoms, there is mounting pressure to define disease entities based on pathophysiology rather than on clinical syndromes. The Alzheimer’s disease research community has recently transitioned from diagnostic criteria based on an amnestic syndrome to a purely biomarker-based disease definition, relying on the demonstration of amyloid-beta pathology, tau pathology, and neurodegeneration. In contrast, current diagnostic criteria for Parkinson’s disease still rely on the presence of the well-described clinical syndrome of parkinsonism, with the addition of characteristic motor- and non-motor signs and symptoms. However, there is now unequivocal evidence that Parkinson’s disease starts years before the onset of parkinsonism. Furthermore, neuropathologically defined Lewy body disease is clinically heterogeneous, combining a range of motor, non-motor, dopaminergic and non-dopaminergic features. Finally, clinically defined Parkinson’s disease has diverse underlying etiologies most, but not all, associated with α-synuclein positive Lewy pathology. In light of recent scientific advances, we propose a biologically based definition for the diagnosis of Parkinson's disease, initially to be used for research purposes. The criteria use a three-component ‘G-S-N’ system. The first is documentation of defined gene variants (‘G’), which cause or strongly predispose to PD as the most upstream component. The second is α-synuclein pathology (‘S’), currently defined as pathological α-synuclein deposition in tissue or positive α-synuclein seeding assays. The third is evidence of underlying neurodegeneration (‘N’), currently defined by specific neuroimaging procedures. The associated clinical syndrome (‘C’) is defined by a single high-specificity feature or multiple lower-specificity features. Initiating this transition will enable the field to fuel both basic and clinical research and move closer to the precision medicine required to develop clinically meaningful disease-modifying therapies. We acknowledge current limitations, ethical implications, and the need for prospective validation of this approach.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,256
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,115 · 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