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Enregistrement W4411321314 · doi:10.1007/s40120-025-00771-5

Development and Validation of PARCOMS Composite Scales for Assessing Disease Progression and Treatment Effects in Parkinson’s Disease

2025· article· en· W4411321314 sur OpenAlexaff
G. LʼItalien, Basia Rogula, Lauren Powell, Michele Potashman, Samuel P. Dickson, Nick Kozauer, Patrick O’Keefe, Ellen Korol, Madeleine Crabtree, Fernanda Nagase, Vlad Coric, Jordan Dubow, Liana S. Rosenthal, Suzanne Hendrix

Notice bibliographique

RevueNeurology and Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensBroadcom (Canada)
Organismes subventionnairesAllergan
Mots-clésParkinson's diseaseMedicineNeurologyDiseaseNeuroscienceInternal medicinePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Measures designed to comprehensively assess Parkinson's disease (PD) irrespective of disease stage and treatment status may be unable to capture nuances in disease progression, particularly in early-stage PD. The objective of this paper is to develop PARkinson's COMposite Scales (PARCOMS) with increased responsiveness to clinical decline using items of the Movement Disorder Society Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS) for three discrete cohorts of patients. METHODS: Patients with confirmed PD from the Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI) data were assigned to three cohorts based on use of dopaminergic treatment, stage of disease, and presence of motor complication. For each cohort, items from MDS-UPDRS Part I (PARCOMS-Non-Motor) and Parts II and III (PARCOMS-Motor) were selected based on responsiveness using partial least squares (PLS) regression. The responsiveness of the scales was estimated using mean-to-standard deviation ratios (MSDRs) of their change values. RESULTS: Compared to the original MDS-UPDRS, MSDRs for PARCOMS-Motor increased 13.1% (untreated cohort, n = 430), 78.2% (treated-without-motor-complications cohort, n = 426), and 100.6% (treated-with-motor-complications cohort, n = 538). The MSDR increases observed for PARCOMS-Non-Motor were 13.9%, 6.8%, and 20.7%, respectively. Across cohorts, turning in bed and speech items were large contributors to the PARCOMS-Motor scales. Items for cognitive impairment and urinary problems were substantial contributors to PARCOMS-Non-Motor across cohorts. There was variability in the weighting of items representing different clinical concepts across cohorts for each composite, confirming heterogeneity in disease progression across disease stages. CONCLUSIONS: PD stage-specific composite measures were developed and demonstrated greater sensitivity to change than the original MDS-UPDRS, supporting the value of weighted composites tailored for disease stage.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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