Phenotypic Differences among Recently Diagnosed Drug-Naïve Patients with Parkinson’s Disease with or without SNCA Polymorphisms
Notice bibliographique
Résumé
Some studies show that patients with mutations in the SNCA gene, which codifies for the alpha-synuclein protein, show a particular phenotype. The effects of SNCA Single Nucleotide Polymorphism (SNPs) in recently diagnosed, drug-naïve patients with PD have been less explored. Therefore, we set out to explore the differences in the clinical characteristics of recently diagnosed drug-naïve sporadic PD patients with or without SNCA rs3910105 or rs356181 SNPs. Patients with a clinical diagnosis of PD in the Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI) database entered the study. We excluded those with missing data, dementia, psychiatric conditions, a diagnosis change over the first five years from the initial PD diagnosis, or with a familial history of PD. Subjects were evaluated with the MDS-Unified PD Rating Scale (MDS-UPDRS), DAT imaging, the Geriatric Depression Scale (GDS), the State-Trait Anxiety Inventory (STAI), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the SCOPA-AUT for autonomic function, the Epworth Sleepiness Scale (ESS), the RBD Questionnaire, and the University of Pennsylvania Smell Identification Test (UPSIT). We included 308 PD patients fulfilling all inclusion and exclusion criteria. A logistic regression analysis and Machine-Learning models did not disclose any difference between patients either with or without the SNCA rs3910105 SNP or with or without the SNCA rs3910105 polymorphism. Our results suggest that the SNCA polymorphisms rs3910105 and rs356181 have no impact on the phenotype of idiopathic, sporadic, recently diagnosed, drug naïve PD patients.
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.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».