MDS Research Criteria for Prodromal Pakrinson's Disease (P5.353)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To describe research criteria and probability methodology for the diagnosis of prodromal Parkinson's disease. Background: As efforts to design disease-modifying therapy against Parkinson' disease advance, it is becoming increasingly recognized that earlier recognition and treatment are key to effective treatment. Prodromal Parkinson's disease refers to the stage wherein early symptoms or signs of Parkinson's neurodegeneration are present, but clinical diagnosis based on fully-evolved motor parkinsonism is not yet possible. So far, there is no systematic method to identify patients with prodromal PD. Methods/Results: The criteria estimate the probability that an individual patient has prodromal PD. Probable prodromal PD is defined as >80[percnt] certainty of neurodegeneration being present. Probability is estimated using a Bayesian naive classifier. In this methodology, a prior probability of prodromal disease is delineated based upon age. Then, diagnostic information is added, expressed as likelihood ratios. This diagnostic information combines estimates of background risk (from environmental risk factors and genetic findings) and results of diagnostic marker testing. In order to be included, diagnostic markers had to have prospective evidence documenting ability to predict clinical PD. They include motor and non-motor clinical symptoms, clinical signs, and ancillary diagnostic tests. Once all diagnostic information is collected, likelihood ratios are multiplied by each other to calculate a combined likelihood ratio. From this and the baseline probability, an individual's final probability of prodromal PD is calculated. Conclusions: The new MDS prodromal PD criteria represent a first step in the formal delineation of early stages of PD. Their methodology is new; no previous neurologic diagnostic criteria have used data to calculate actual risk for an individual patient. These criteria provide a means to identify early PD patients for disease-modifying neuroprotective trials.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».