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Enregistrement W4401629460 · doi:10.1212/cpj.0000000000200345

A General Neurologist's Practical Diagnostic Algorithm for Atypical Parkinsonian Disorders

2024· review· en· W4401629460 sur OpenAlexaff
Michiko Kimura Bruno, Rohit Dhall, Antoine Duquette, Ihtsham Haq, Lawrence S. Honig, Guillaume Lamotte, Zoltán Mari, Nikolaus R. McFarland, Leila Montaser-Kouhsari, Federico Rodríguez‐Porcel, Jessica Shurer, Junaid Siddiqui, C. Chauncey Spears, Anne‐Marie Wills, Kristophe Diaz, Lawrence I. Golbe

Notice bibliographique

RevueNeurology Clinical Practice · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeRobert Wood Johnson Medical School, Rutgers, The State University of New JerseyCleveland ClinicParkinsonfondenCurePSPNational Institutes of Health
Mots-clésComputer scienceAlgorithmPsychiatryMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose of Review: The most common four neurodegenerative atypical parkinsonian disorders (APDs) are progressive supranuclear palsy (PSP), multiple system atrophy (MSA), corticobasal syndrome (CBS), and dementia with Lewy bodies (DLB). Their formal diagnostic criteria often require subspecialty experience to implement as designed and all require excluding competing diagnoses without clearly specifying how to do that. Validated diagnostic criteria are not available at all for many of the other common APDs, including normal pressure hydrocephalus (NPH), vascular parkinsonism (VP), or drug-induced parkinsonism (DIP). APDs also include conditions of structural, genetic, vascular, toxic/metabolic, infectious, and autoimmune origin. Their differential diagnosis can be challenging early in the course, if the presentation is atypical, or if a rare or non-neurodegenerative condition is present. This review equips community general neurologists to make an early provisional diagnosis before, or in place of, referral to a tertiary center. Early diagnosis would allay diagnostic uncertainty, allow prompt symptomatic management, provide disease-specific information and support resources, avoid further pointless testing and treatments, and create the possibility of trial referral. Recent Findings: We address 64 APDs using one over-arching flow diagram and a series of detailed tables. Most instances of APDs can be diagnosed with a careful history and neurological exam, along with a non-contrast brain MRI. Additional diagnostic tests are rarely needed but are delineated where applicable. Our diagnostic algorithm encourages referral to a tertiary center whenever the general neurologist feels it would be in the patient's best interest. Our algorithm emphasizes that the diagnosis of APDs is an iterative process, refined with the appearance of new diagnostic features, availability of new technology, and advances in scientific understanding of the disorders. Clinicians' proposals for all diagnostic tests for the APDs, including repeat visits, should be discussed with patients and their families to ensure that the potential information to be gained aligns with their larger clinical goals. Summary: We designed this differential diagnostic algorithm for the APDs to enhance general neurologists' diagnostic skills and confidence and to help them address the less common or more ambiguous cases.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,007

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,371 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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