Prognostic Value of Parkinson's Disease Subtypes in the <scp>LABS</scp> ‐ <scp>PD</scp> Cohort: Functional Ability, Quality of Life and Mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research on Parkinson's disease (PD) heterogeneity may inform clinical prognosis. There is currently no fully validated PD subtype classification system. OBJECTIVES: We aimed at assessing the prognostic relevance of a data-driven PD subtype classification system. METHODS: To identify PD subtypes, we conducted cluster analyses in the Longitudinal and Biomarker Studies in Parkinson's Disease study (LABS-PD) cohort including 461 PD patients enrolled within 2 years of diagnosis and followed for at least 5 years. We determined the association of each PD subtype with the mean changes in the Schwab & England Activities of Daily Living (SE-ADL) and Parkinson's Disease Questionnaire-39 (PDQ-39). We evaluated the association of each PD subtype with the death rate and time to death, after mortality ascertainment using the National Death Index database and review of records at study sites. RESULTS: We identified three subtypes: Tremor Predominant, Motor Complications, and Rapid Progression. Over 2 years, the change of SE-ADL score for the "Motor Complications" subtype (-4.26, 95% CI: -6.60, -1.91) was worse compared to the "Tremor Predominant" subtype (0.43, 95% CI: -1.35, 2.22). The adjusted death rate was lower for the "Tremor Predominant" subtype compared to the "Motor Complications" subtype (HR [time to death]: 0.27, 95% CI: 0.14, 0.52). CONCLUSIONS: PD subtypes generated in LABS-PD cohort have prognostic value, for short-term functional ability and long-term survival. Membership in the "Tremor Predominant" subtype 5 years after PD diagnosis was associated with preserved functional ability and longer survival compared to the "Motor Complications" subtype.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».