Dementia risk prediction in early Parkinson's disease: Validation and genetic integration of the Montreal Parkinson risk of dementia scale (MoPaRDS)
Notice bibliographique
Résumé
Background Prediction models for dementia in Parkinson disease (PD) are needed to better identify high-risk patients, but existing risk models often lack validation in early-stage PD, when prognosis is most challenging. Objective This study aims to validate the Montreal Parkinson Risk of Dementia Scale (MoPaRDS) in six population-based cohorts of newly diagnosed PD and to evaluate if incorporating genetic factors ( GBA1 and APOE-ε4 ) enhances its performance. Methods We calculated MoPaRDS scores for 1108 newly diagnosed PD patients, and MoPaRDS + GBA1 + APOE for the 941 patients with complete genetic data. We assessed the scores’ performance in predicting dementia diagnosed over 10 years using time-dependent receiver operating characteristic (ROC) curves. Results Of the 1108 patients (mean age 69.5 ± 10.0 years; 61.0% men), 350 (31.6%) developed dementia. The area under the time-dependent ROC curve (AUC) was 0.79 for MoPaRDS and 0.80 for MoPaRDS + GBA1 + APOE. Subdividing patients based on their MoPaRDS scores revealed annual observed risks of PDD of 39.4% (n = 8; high risk-), 11.4% (n = 176; intermediate risk-), and 5.0% (n = 942; low risk-group). With the suggested cutoff of ≥4, MoPaRDS had a sensitivity of 21.7% and specificity of 94.9%. Including the genetic items improved the sensitivity to 36.4% while maintaining comparable performance for specificity (91.5%). Conclusions MoPaRDS demonstrates high specificity but limited sensitivity in early PD, highlighting that a one-size-fits-all approach is inadequate for predicting dementia risk in PD across different disease stages. Integrating genetic items increases sensitivity and identifies more newly diagnosed patients at higher risk of dementia, and may be a useful approach to assist dementia risk assessment in early-stage PD.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».