Clinical Outcome Assessments in Parkinson's Disease: A Scoping Review of Current Rating Scales and Future Needs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical outcome assessments (COAs) are essential for evaluating symptom severity, treatment response, and disease progression in Parkinson's disease (PD). As clinical knowledge evolves, it is necessary to revisit the recommendation status on the COAs to ensure their continued relevance and validity. OBJECTIVES: To provide an updated overview of existing MDS-recommended COAs in PD and to identify specific constructs requiring revision or further validation to inform current clinical practice and research. METHODS: The Scientific Evaluation Committee of the Movement Disorder Society COA program commissioned a position paper on the current state of COAs' recommendations. A panel of experts conducted a two-step review: first, extracting data from previous MDS publications of rating scales on COAs appraisals using a standardized template; second, conducting a scoping review up to April 2025 to identify new COAs or updated validation data on motor and non-motor constructs in PD. All study designs were considered. RESULTS: Of the 19 PD constructs identified, anxiety, apathy, anhedonia, dysautonomia, and pain had significant developments, including new COA development and further validation, making them priorities for revision. Recent reviews show that constructs like medication adherence and psychosis were sufficiently addressed. CONCLUSIONS: This review identifies key symptom areas where COA critique and recommendations need to be updated to reflect advances in the field and improve assessment accuracy in clinical and research settings.
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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 | 0,083 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».