m+Medelevator.RU
← Поиск публикаций
Journal of Parkinson's disease · 2020

Deep Phenotyping of Parkinson's Disease.

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаОбзорНазвание и аннотация: Перевод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Dorsey E Ray, Omberg Larsson, Waddell Emma, Adams Jamie L, Adams Roy, Ali Mohammad Rafayet, Amodeo Katherine, Arky Abigail, Augustine Erika F, Dinesh Karthik, Hoque Mohammed Ehsan, Glidden Alistair M, Jensen-Roberts Stella, Kabelac Zachary, Katabi Dina, Kieburtz Karl, Kinel Daniel R, Little Max A, Lizarraga Karlo J, Myers Taylor, Riggare Sara, Rosero Spencer Z, Saria Suchi, Schifitto Giovanni, Schneider Ruth B, Sharma Gaurav, Shoulson Ira, Stevenson E Anna, Tarolli Christopher G, Luo Jiebo, McDermott Michael P

Аннотация

Phenotype is the set of observable traits of an organism or condition. While advances in genetics, imaging, and molecular biology have improved our understanding of the underlying biology of Parkinson's disease (PD), clinical phenotyping of PD still relies primarily on history and physical examination. These subjective, episodic, categorical assessments are valuable for diagnosis and care but have left gaps in our understanding of the PD phenotype. Sensors can provide objective, continuous, real-world data about the PD clinical phenotype, increase our knowledge of its pathology, enhance evaluation of therapies, and ultimately, improve patient care. In this paper, we explore the concept of deep phenotyping-the comprehensive assessment of a condition using multiple clinical, biological, genetic, imaging, and sensor-based tools-for PD. We discuss the rationale for, outline current approaches to, identify benefits and limitations of, and consider future directions for deep clinical phenotyping.

Предметные рубрики MeSH

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты