Enhancing the diagnostic potential of electroretinography in Parkinson's disease: A review of protocol and cohort criteria
Notice bibliographique
Résumé
Electroretinography has emerged as a promising tool for identifying retinal functional anomalies in major psychiatric and neurodevelopmental disorders, such as schizophrenia, major depressive disorder, bipolar disorder, and autism spectrum disorder, positioning it as a potential biomarker of monoaminergic dysfunction. However, despite its potential, electroretinography studies in Parkinson's disease (PD) over the past decades have been inconsistent, largely due to variations in research methodologies. These limitations diminish its potential and hinder the association between retinal electrophysiological responses and PD neuropathology. To address this challenge, this review examines the most relevant sources of data variability and reduced reproducibility in electroretinography studies aimed at detecting a retinal functional signature characteristic of PD. We propose the consolidation of four key protocol factors and five cohort criteria to enhance the diagnostic accuracy of electroretinography in PD biomarker research. As electroretinography protocols are adapted from their clinical origins for research purposes, we argue that careful attention must be given to electrode type and placement, as well as to factors like age, sex, disease duration and severity, medication intake, psychiatric conditions, and comorbidities in cohort selection to ensure reproducible results. Suggesting that past inconsistencies in these areas may explain the variability in reported results and contribute to the lack of consensus on which electroretinography parameters comprise a disease signature in PD, we ultimately offer recommendations to improve the utility of electroretinography techniques as early biomarkers for PD.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».