Predictors of Future Deep Brain Stimulation Surgery in de novo Parkinson's Disease
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Deep brain stimulation (DBS) surgery is offered to a subset of Parkinson's disease (PD) patients. It is unclear if there are features at diagnosis that predict future DBS surgery. Objective To assess predictors of eventual DBS surgery in de novo PD patients. Methods Subjects from the Parkinson's Progression Marker Initiative (PPMI) database with newly diagnosed, sporadic PD ( n = 416) were identified and stratified by their eventual DBS status (DBS+, n = 43; DBS‐, n = 373). A total of 50 baseline clinical, imaging, and biospecimen features were extracted for each subject and cross‐validated lasso regression was used for feature reduction. Multivariate logistic regression assessed their relationship with DBS status and a receiver operating characteristic curve evaluated model performance. Linear mixed effect models assessed disease progression over 4 years in DBS+ and DBS‐ patients. Results Age at symptom onset, Hoehn and Yahr (H&Y) stage, tremor score, and ratio of CSF Tau to amyloid‐beta 1–42 (Tau: Ab) were identified as important baseline features for predicting DBS surgery. Each independently predicted DBS surgery (area under the curve = 0.83). DBS‐ patients had faster memory decline ( P < 0.05), while DBS+ patients had faster decline in H&Y stage ( P < 0.001) and motor scores ( P < 0.05) prior to surgery. Conclusion The identified features may be used for early identification of patients who may be surgical candidates during the course of their disease. Disease progression in these groups reflects surgical eligibility criteria, with DBS‐ patients having more rapid decline in memory while DBS+ patients experienced a faster decline in motor scores prior to DBS surgery.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle