A Call for Change: Updating the Operational Definition for Dementia in Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
In Parkinson's disease (PD), cognitive dysfunction ranges from subjective cognitive complaints to mild cognitive impairment (PD-MCI) and PD dementia (PDD). Timely identification and management of cognitive impairment are major challenges in PD, with substantial burdens on those affected and healthcare systems. Recognizing the need for criteria for different stages of cognitive impairment in PD, the Movement Disorder Society (MDS) commissioned task forces developed clinical diagnostic criteria for PDD2 (2007) and PD-MCI3 (2012) to identify cognitive impairments and ensure uniform participant criteria for therapeutic trials. The criteria, based on literature review and expert consensus, provide recommendations for diagnostic procedures that operationalize PDD4 and PD-MCI3 diagnoses and allow for Level I and II assessments (depending on available time and resources), which have both undergone formal validation. The PD-MCI criteria have not only advanced the field regarding clinical, biomarker, genetic features and the conversion to PDD, but also facilitated pathways for industry and regulatory authorities to conduct clinical trials, specifically addressing this “at risk” stage of cognitive impairment.7 At the time when the PDD criteria were established, however, there was still considerable influence from the Alzheimer's disease (AD) field and few robust biomarkers. Indeed, the only symptomatic medication approved by regulatory authorities for PDD (namely rivastigmine) used the ADAS-cog, as the primary outcome measure.8 Even recent PDD trials vary substantially in their inclusion criteria and outcome measures selected, making reliable comparisons among studies or conducting meta-analyses nearly impossible.
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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 | 0,237 | 0,361 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,027 |
| Communication savante | 0,018 | 0,048 |
| Science ouverte | 0,020 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,052 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».