Anticipating Tomorrow: Tailoring Parkinson's Symptomatic Therapy Using Predictors of Outcome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although research into Parkinson's disease (PD) subtypes and outcome predictions has continued to advance, recommendations for using outcome prediction to guide current treatment decisions remain sparse. OBJECTIVES: To provide expert opinion-based recommendations for individually tailored PD symptomatic treatment based on knowledge of risk prediction and subtypes. METHODS: Using a modified Delphi approach, members of the Movement Disorders Society (MDS) Task Force on PD subtypes generated a series of general recommendations around the question: "Using what you know about genetic/biological/clinical subtypes (or any individual-level predictors of outcome), what advice would you give for selecting symptomatic treatments for an individual patient now, based on what their subtype or individual characteristics predict about their future disease course?" After four iterations and revisions, those recommendations with over 75% endorsement were adopted. RESULTS: A total of 19 recommendations were endorsed by a group of 13 panelists. The recommendations primarily centered around two themes: (1) incorporating future risk of cognitive impairment into current treatment plans; and (2) identifying future symptom clusters that might be forestalled with a single medication. CONCLUSIONS: These recommendations provide clinicians with a framework for integrating future outcomes into patient-specific treatment choices. They are not prescriptive guidelines, but adaptable suggestions, which should be tailored to each individual. They are to be considered as a first step of a process that will continue to evolve as additional stakeholders provide new insights and as new information becomes available. As individualized risk prediction advances, the path to better tailored treatment regimens will become clearer.
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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 | 0,073 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».