Exploratory digital outcome measures of motor sign progression in Parkinson’s disease patients treated with prasinezumab
Notice bibliographique
Résumé
Digital health technology (DHT) tools for Parkinson's disease (PD) e.g., smartphones and wearables were used for remote and frequent measurement of motor signs in the phase 2 PASADENA study of the anti-alpha-synuclein monoclonal antibody prasinezumab. 316 early-stage PD participants were randomized to placebo, 1500 mg, or 4500 mg prasinezumab for 52 weeks; placebo participants were re-randomized to prasinezumab for the ensuing 52 weeks. Patients performed daily smartphone motor "active tests", and were passively monitored by smartphone/smartwatch throughout the day over 2 y. Change from baseline analyses censored data at dopaminergic treatment start. Bilateral speeded tapping variability and hand-turning, U-turn speed, passively monitored hand movement power, and summary Simple Sum scores progressed numerically less in prasinezumab-treated vs placebo at week 52. All findings except hand-turning persisted at week 104. DHT sensor-based outcome measures may contribute to quantifying disease progression in clinical research of early-stage, dopaminergic treatment-naïve PD. Clinical Trial Registry Name: ClinicalTrials.gov; Clinical Trial Registry ID: NCT03100149; registered 2017-03-29.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».