Choroba parkinsona – Rokowania, prognozy i postęp choroby

Choroba parkinsona
Rokowania, prognozy i postęp choroby

Choroba Parkinsona, będąca drugim co do częstości schorzeniem neurodegeneracyjnym, znacząco wpływa na śmiertelność i niepełnosprawność pacjentów. Dziesięcioletnia śmiertelność wynosi około 34,2% (HR 2,85; 95% CI 1,80-4,52), co wskazuje na ponad dwukrotnie zwiększone ryzyko zgonu w porównaniu z populacją ogólną, niezależnie od wieku, płci czy chorób współistniejących. Kluczowymi predyktorami śmiertelności są starszy wiek w momencie zachorowania, nasilone zaburzenia motoryczne, fenotyp PIGD, wysoka ocena w skali Hoehn i Yahr (≥3; HR 9,36; 95% CI 2,82-31,03) oraz ciężkie upośledzenie funkcji poznawczych (HR 6,18; 95% CI 2,75-13,88). Biomarkery, takie jak stężenie neurofilamentu lekkiego (NfL) w surowicy oraz obecność allelu APOE e4, poprawiają predykcję progresji demencji i śmiertelności, a ich integracja z danymi klinicznymi zwiększa dokładność prognostyczną (AUC 0,84 vs 0,74 dla wieku i płci, p=0,0103).

Prognozy choroby Parkinsona

Spodziewana długość życia
Predyktory śmiertelności
Biomarkery prognostyczne

Kamienie milowe choroby Parkinsona a śmiertelność

Wpływ kamieni milowych na śmiertelność
Znaczenie kamieni milowych w ocenie klinicznej

Modele prognostyczne w chorobie Parkinsona

Nomogramy i kalkulatory przeżycia
Skale prognostyczne dotyczące pogorszenia funkcji poznawczych
Uczenie maszynowe w prognozowaniu choroby Parkinsona

Znaczenie prognozy w planowaniu leczenia paliatywnego i end-of-life

Powikłania wpływające na długość życia

Rola wczesnej identyfikacji pacjentów z wysokim ryzykiem choroby Parkinsona

Znaczenie wczesnego przewidywania progresji
Kolejne rozdziały

Prognozy choroby Parkinsona

Choroba Parkinsona, jako drugie najczęstsze schorzenie neurodegeneracyjne, stanowi istotną przyczynę niepełnosprawności i śmiertelności. Identyfikacja czynników przewidujących oraz wpływających na śmiertelność w chorobie Parkinsona ma kluczowe znaczenie dla informowania pacjentów, zarządzania przebiegiem choroby oraz projektowania przyszłych badań klinicznych.¹² Chociaż choroba Parkinsona sama w sobie nie jest uważana za chorobę śmiertelną, jej degeneracyjny charakter prowadzi do stopniowego pogarszania się stanu pacjentów, co w konsekwencji może skracać oczekiwaną długość życia.³

Spodziewana długość życia

Choroba Parkinsona zazwyczaj postępuje przez około 15 lat, prowadząc do znacznej niepełnosprawności pacjenta.³ Badania wykazały, że dziesięcioletnia śmiertelność pacjentów z chorobą Parkinsona wynosi około 34,2% w porównaniu do 12,3% w grupie kontrolnej, co daje nieskorygowany współczynnik ryzyka (HR) 2,85 (95% CI 1,80-4,52) i HR 2,48 (95% CI 1,55-3,95) po skorygowaniu o czynniki zakłócające, w tym choroby współistniejące.⁴⁵ Oznacza to, że choroba Parkinsona ponad dwukrotnie zwiększa ryzyko zgonu w ciągu 10 lat od diagnozy, niezależnie od wieku, płci, palenia tytoniu i chorób współistniejących.⁶

Warto zauważyć, że średnia długość życia pacjentów z chorobą Parkinsona znacznie się poprawiła na przestrzeni lat. W 1967 roku wynosiła niespełna 10 lat od diagnozy, natomiast obecnie wzrosła o około 55%, osiągając ponad 14,5 roku.⁷ Biorąc pod uwagę, że diagnoza choroby Parkinsona jest znacznie bardziej prawdopodobna po 60. roku życia, schorzenie to często nie wpływa na oczekiwaną długość życia o więcej niż kilka lat.⁷

Interesujące jest, że w niektórych badaniach przeprowadzonych w Chinach wykazano, że 10-letnie przeżycie pacjentów z chorobą Parkinsona nie różni się znacząco od przeżycia ogólnej populacji (SMR 1,32, 95% CI 0,98-1,74).⁸

Predyktory śmiertelności

Na podstawie przeprowadzonych badań zidentyfikowano cztery główne domeny czynników związanych ze śmiertelnością w chorobie Parkinsona:⁹¹⁰

Wskaźniki demograficzne i kliniczne (wiek, płeć, wskaźnik masy ciała i choroby współistniejące)
Dysfunkcje motoryczne i globalna niepełnosprawność
Upadki i infekcje
Objawy niemotoryczne

⁹

Niezależnymi predyktorami śmiertelności na początku choroby są: starszy wiek w momencie zachorowania, bardziej nasilone zaburzenia motoryczne oraz fenotyp niestabilności postawy i trudności z chodzeniem (PIGD – postural instability-gait difficulty).⁴⁵ Badania wykazały również, że ciężkie upośledzenie funkcji poznawczych na początku choroby jest istotnym predyktorem gorszego przeżycia (HR 6,18, 95% CI 2,75-13,88).⁸¹¹

Dodatkowo, co istotne, wysoka ocena w skali Hoehn i Yahr (≥3) jest niezależnym czynnikiem predykcyjnym krótszego przeżycia (HR 9,36, 95% CI 2,82-31,03).⁸ Zmęczenie również wskazano jako czynnik mogący prowadzić do pogorszenia przeżywalności.¹¹

Biomarkery prognostyczne

W ostatnich latach coraz większą uwagę poświęca się biomarkerom, które mogłyby pomóc w prognozowaniu przebiegu choroby Parkinsona. Jednym z obiecujących biomarkerów jest stężenie neurofilamentu lekkiego (NfL) w surowicy, które wiąże się ze stanem poznawczym pacjenta na początku choroby.¹²

Wykazano, że NfL prognozuje krótszy czas do wystąpienia demencji, niestabilności postawy i śmierci (HR dla demencji 2,64; HR dla niestabilności postawy 1,32; HR dla śmiertelności 1,89).¹² Ponadto, status genu APOE, a dokładniej obecność allelu e4, wiąże się z progresją do demencji (HR 3,12, 95% CI 1,63 do 6,00).¹²

Kombinacja danych klinicznych, stężenia NfL i danych genetycznych zapewnia silniejszą predykcję niekorzystnych wyników w porównaniu z samym wiekiem i płcią (pole pod krzywą: 0,74 dla wieku/płci vs 0,84 dla wszystkich parametrów, p=0,0103).¹³ Sugeruje to, że badania kliniczne potencjalnych terapii modyfikujących przebieg choroby mogłyby skutecznie stratyfikować pacjentów na podstawie parametrów klinicznych, genetycznych i poziomu NfL w czasie rekrutacji.¹³

Kamienie milowe choroby Parkinsona a śmiertelność

W przebiegu choroby Parkinsona identyfikuje się kilka kluczowych wydarzeń klinicznych, tzw. kamieni milowych, które znacząco wpływają na rokowanie i ryzyko zgonu.¹⁴⁶

Wpływ kamieni milowych na śmiertelność

Każdy z klinicznych kamieni milowych samodzielnie ponad dwukrotnie zwiększa ryzyko zgonu i ma skumulowany wpływ na śmiertelność, z HR wynoszącym 10,83 (95% CI 4,39-26,73) u pacjentów doświadczających wszystkich czterech kamieni milowych.⁴⁵ Oznacza to, że każdy dodatkowy kamień milowy znacząco zwiększa ryzyko śmierci.¹⁵

Do głównych kamieni milowych w chorobie Parkinsona zalicza się:¹⁵¹⁶

Upadki
Halucynacje
Rozwój demencji w chorobie Parkinsona (PDD)
Przyjęcie do placówki opiekuńczej

¹⁶

Ogólnie rzecz biorąc, upadki i halucynacje są kamieniami milowymi o najdłuższym czasie między wystąpieniem a zgonem, a następnie rozwój PDD i przyjęcie do placówki opiekuńczej.¹⁶ Osiągnięcie tych kamieni milowych wiąże się również z cięższymi postaciami choroby Parkinsona przy użyciu różnych systemów podtypów klinicznych, a rozwój demencji w szczególności wiąże się z wyższym ryzykiem śmiertelności.⁶

Znaczenie kamieni milowych w ocenie klinicznej

Ocena klinicznych kamieni milowych może stanowić alternatywny sposób oceny zaawansowanej choroby Parkinsona, ponieważ inne tradycyjnie stosowane metody, takie jak skala Hoehn i Yahr, opierają się głównie na niepełnosprawności ruchowej, deprecjonując wieloaspektowy charakter choroby.¹⁵

Wczesne różnice w śmiertelności stają się widoczne już na początku choroby Parkinsona, co jest sprzeczne z niektórymi badaniami wczesnej choroby Parkinsona sugerującymi, że pacjenci nie są narażeni na zwiększone ryzyko śmiertelności aż do późniejszych stadiów choroby.¹⁴ Osoby z większą ciężkością objawów motorycznych i fenotypem PIGD są najbardziej narażone na wczesny zgon i prawdopodobnie to one przyczyniają się do wczesnych różnic obserwowanych na poziomie grupy.¹⁵

Badanie tych kamieni milowych dostarcza istotnych danych na temat śmiertelności w chorobie Parkinsona i ścisłego związku między kamieniami milowymi a ryzykiem śmiertelności, podkreślając ich potencjalnie znaczące implikacje dla klinicznego określania stadium choroby i rokowania.¹⁵¹⁶

Modele prognostyczne w chorobie Parkinsona

W ostatnich latach opracowano różne modele prognostyczne, które mają na celu dokładniejsze przewidywanie przebiegu choroby Parkinsona i odpowiedzi na leczenie.¹⁷¹⁸

Nomogramy i kalkulatory przeżycia

Opracowano nomogram i odpowiadający mu kalkulator internetowy do przewidywania przeżycia pacjentów z chorobą Parkinsona, bazujący na niezależnych czynnikach prognostycznych, takich jak wiek, czas trwania choroby Parkinsona i stadium według skali Hoehn i Yahr.¹⁸¹⁹

W analizie regresji jednowymiarowej cztery zmienne: wiek, czas trwania choroby Parkinsona, stadium Hoehn-Yahr (HY) i albumina, były istotnie związane z ogólnym przeżyciem.¹⁸ Na podstawie wyników regresji Coxa, wiek, czas trwania choroby Parkinsona i stadium HY zostały włączone do nomogramu, który jest intuicyjnym modelem wizualizacyjnym.¹⁹

Aby ułatwić kliniczne zastosowanie tych ustaleń, stworzono internetowy kalkulator do przewidywania ogólnego przeżycia pacjentów z chorobą Parkinsona zgodnie z nomogramem.¹⁹ Siła dyskryminacyjna modelu została oceniona za pomocą wartości indeksu zgodności (C-index) i krzywych ROC (receiver operating characteristic).¹⁹

Główną zaletą tego badania, w porównaniu z wcześniejszymi badaniami, jest fakt, że nomogram został opracowany i zwalidowany w dwóch kompletnych kohortach pacjentów z rozpoznaną chorobą Parkinsona o wystarczającej wielkości próby.¹⁹

Skale prognostyczne dotyczące pogorszenia funkcji poznawczych

Zróżnicowanie kliniczne i biochemiczne choroby Parkinsona stanowi duże wyzwanie dla dokładnej diagnozy i przewidywania jej progresji.¹⁷ Opracowano skale kliniczne choroby Parkinsona jako skuteczne zintegrowane biomarkery progresji do przewidywania prawdopodobnego tempa pogorszenia funkcji poznawczych u pacjentów z chorobą Parkinsona.¹⁷

Czułość i swoistość zintegrowanych biomarkerów przekroczyły 90% dla przewidywania ciężkiego pogorszenia funkcji poznawczych, wykazując doskonałą zdolność tych biomarkerów do rozwiązania długotrwałego problemu klinicznego związanego z niepewnym rokowaniem dotyczącym pogorszenia funkcji poznawczych w chorobie Parkinsona.¹⁷

Skale PDCD (Parkinson’s Disease Cognitive Decline) wykazały wyjątkowe możliwości i stabilność w przewidywaniu ciężkiego pogorszenia funkcji poznawczych w chorobie Parkinsona, z czułością i swoistością około 93%.¹⁷

Uczenie maszynowe w prognozowaniu choroby Parkinsona

Innowacyjne metody analizy predykcyjnej, w tym uczenie maszynowe, mają potencjał do opracowania narzędzia dla klinicystów, które wiarygodnie przewiduje indywidualną odpowiedź pacjenta na leczenie, uwzględniając jedynie kliniczne zmienne przedoperacyjne.²⁰

W badaniu dotyczącym przewidywania odpowiedzi motorycznej po głębokiej stymulacji mózgu jądra niskowzgórzowego (STN DBS) model uczenia maszynowego prognozował słabe odpowiedzi ze średnią powierzchnią pod krzywą charakterystyki operacyjnej odbiornika wynoszącą 0,79 (odchylenie standardowe: 0,08), wskaźnikiem prawdziwie dodatnich 0,80 i wskaźnikiem fałszywie dodatnich 0,24 oraz dokładnością diagnostyczną 78%.²⁰

Podobne wyniki uzyskano w innym badaniu, gdzie zastosowano modele uczenia maszynowego do przewidywania odpowiedzi motorycznej po STN DBS, uzyskując średnią powierzchnię pod krzywą wynoszącą 0,88 (odchylenie standardowe: 0,14), wskaźnik prawdziwie dodatnich 0,85 i wskaźnik fałszywie dodatnich 0,25 oraz dokładność diagnostyczną 78%.²¹

Bardzo dobra dokładność diagnostyczna przedstawionego modelu predykcyjnego potwierdza użyteczność przewidywania odpowiedzi motorycznej opartej na uczeniu maszynowym rok po implantacji STN DBS, w oparciu o kliniczne zmienne przedoperacyjne.²¹ Po odtworzeniu i walidacji w prospektywnej kohorcie, ten model predykcyjny ma ogromny potencjał, aby być narzędziem wspierającym dla klinicystów podczas przedoperacyjnych konsultacji.²²

W innym badaniu zaproponowano, wdrożono, przetestowano i zwalidowano komplementarne podejścia oparte na modelu i bezmodelowe podejścia do klasyfikacji i predykcji choroby Parkinsona, wykorzystując dane z inicjatywy Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI).²³ Wyniki kilku metod klasyfikacji opartych na uczeniu maszynowym wskazywały na znaczną moc przewidywania choroby Parkinsona u badanych (spójna dokładność, czułość i swoistość przekraczająca 96%, potwierdzona za pomocą statystycznej walidacji krzyżowej n-krotnej).²³

Bezmodelowe metody klasyfikacji oparte na uczeniu maszynowym z wykorzystaniem Big Data (np. adaptacyjne wzmacnianie, maszyny wektorów nośnych) mogą przewyższać techniki oparte na modelach pod względem precyzji i niezawodności predykcyjnej (np. prognozowanie diagnozy pacjenta).²⁴ Wyniki UPDRS (Unified Parkinson’s Disease Rating Scale) odgrywają kluczową rolę w przewidywaniu diagnozy, co jest oczekiwane na podstawie klinicznej definicji choroby Parkinsona.²⁴

Znaczenie prognozy w planowaniu leczenia paliatywnego i end-of-life

Identyfikacja zdarzeń, objawów i innych cech choroby Parkinsona przewidujących śmiertelność może pomóc w odpowiednim i terminowym kierowaniu pacjentów do opieki paliatywnej lub hospicyjnej pod koniec życia.⁹

Chociaż znane są niektóre czynniki związane ze śmiertelnością w tej populacji, istnieje niewielkie rozróżnienie między ogólnymi predyktorami ogólnie złego rokowania a konkretnymi predyktorami sugerującymi, że dana osoba znajduje się w ostatnich tygodniach lub miesiącach życia.¹⁰

Badania prognostyczne skupiające się na identyfikacji momentu, gdy osoby z chorobą Parkinsona zbliżają się do ostatnich miesięcy życia, są ograniczone.⁹ Kilka cech klinicznych zaawansowanej choroby może być przydatnych w uruchamianiu skierowania do opieki paliatywnej/hospicyjnej pod koniec życia.⁹

Powikłania wpływające na długość życia

Powikłania związane z chorobą Parkinsona zwykle prowadzą do skrócenia oczekiwanej długości życia, a nie sama choroba.²⁵ Choroba Parkinsona może powodować powikłania, takie jak zadławienie, zapalenie płuc i upadki prowadzące do poważnych obrażeń lub śmierci.²⁵

Śmiertelność jest zwiększona w chorobie Parkinsona, a powikłania tego schorzenia przyczyniają się do zgonu.¹⁰ Ogólne markery pogorszenia stanu zdrowia mogą przewidywać śmiertelność w chorobie Parkinsona.¹⁰ Ponadto, specyficzne dla choroby markery zaawansowanej choroby mogą przewidywać śmiertelność, a predyktory śmierci są powiązane z powszechnymi przyczynami nadmiernej śmiertelności w chorobie Parkinsona (np. dysfagia i zachłystowe zapalenie płuc).¹⁰

Rola wczesnej identyfikacji pacjentów z wysokim ryzykiem choroby Parkinsona

Diagnoza choroby Parkinsona często nie jest stawiana, dopóki patologia nie jest zaawansowana.²⁶ Istnienie fazy prodromalnej (lub przed-diagnostycznej) choroby Parkinsona stało się ewidentne. Może ona trwać nawet do 20 lat przed diagnozą, w tym czasie może pojawić się wiele objawów niemotorycznych.²⁶

Metoda identyfikacji osób o wysokim ryzyku choroby Parkinsona jest kluczowym warunkiem wstępnym do włączenia do badań klinicznych, a następnie do badań przesiewowych populacji i wyboru osób, które prawdopodobnie skorzystają z leczenia zapobiegawczego lub modyfikującego przebieg choroby.²⁶

Dwie szerokie strategie opisane w literaturze nie wykluczają się wzajemnie i zostały już połączone w jednym z ostatnich badań, gdzie kryteria MDS (Movement Disorder Society) zastosowano do kohorty PSG-RBD (polisomnograficznie potwierdzone zaburzenia zachowania w fazie REM snu).²⁶ Rozwój modeli predykcyjnych oferuje przewagę większej elastyczności i możliwości uogólnienia niż alternatywne podejścia.²⁶

Znaczenie wczesnego przewidywania progresji

Pacjenci z chorobą Parkinsona mają zmienne tempo progresji.¹² Dokładniejsze przewidywanie progresji mogłoby poprawić selekcję do badań klinicznych.¹² Chociaż część zmienności w progresji klinicznej można przewidzieć na podstawie wieku w momencie zachorowania i fenotypu, przypuszcza się, że można to dodatkowo poprawić za pomocą biomarkerów krwi.¹²

Tempo progresji i jej przebieg różnią się u poszczególnych pacjentów. Przebieg jest stosunkowo łagodny u niektórych pacjentów z niewielką niepełnosprawnością po dwudziestu latach i może być bardziej agresywny u innych, którzy mogą być poważnie niepełnosprawni po dziesięciu latach. Osoby z wczesnym początkiem choroby Parkinsona mają krótszą długość życia niż osoby z chorobą o późniejszym początku.³

Nieleczona choroba Parkinsona pogarsza się z biegiem lat. Może prowadzić do pogorszenia wszystkich funkcji mózgu i wczesnej śmierci. Oczekiwana długość życia jest jednak normalna lub prawie normalna u większości leczonych pacjentów z chorobą Parkinsona.³

Istnieje kilka skal oceny, które mogą być używane jako narzędzia do zrozumienia progresji choroby. Stadia choroby Parkinsona odpowiadają nasileniu objawów ruchowych i stopniowi upośledzenia codziennych aktywności pacjenta.²⁵

Kolejne rozdziały

Zapraszamy do dalszego czytania naszego leksykonu.

Wybierz kolejny rozdział z menu poniżej, aby otworzyć nową podstronę kompedium wiedzy i uzyskać szczegółowe informację o leku, substancji lub chorobie.

Materiały źródłowe

#1 Parkinsonâs disease clinical milestones and mortality | npj Parkinson’s Disease
https://www.nature.com/articles/s41531-022-00320-z
Identification of factors predicting and driving mortality in PD is important for patient information, disease management, and design of future clinical trials. […] During the 10-year study, 65 (34.2%) of 190 patients and 25 (12.3%) of 203 NC died, with an unadjusted hazard ratio (HR) of 2.85 (95% CI 1.80-4.52) and a HR of 2.48 (95% CI 1.55-3.95) when adjusted for confounders, including comorbidities. Higher age, more severe motor impairment, and postural instability-gait difficulty (PIGD) phenotype were independent baseline predictors of mortality. […] Each clinical milestone alone more than doubled the risk of death and had a cumulative effect on mortality, with a HR of 10.83 (95% CI 4.39-26.73) in those experiencing all four milestones. […] PD patients have an increased mortality risk that is disease-related and becomes evident early during the course of the disease.
#2 Parkinsonâs disease clinical milestones and mortality
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9098431/
Identification of factors predicting and driving mortality in PD is important for patient information, disease management, and design of future clinical trials. […] During the 10-year study, 65 (34.2%) of 190 patients and 25 (12.3%) of 203 NC died, with an unadjusted hazard ratio (HR) of 2.85 (95% CI 1.80-4.52) and a HR of 2.48 (95% CI 1.55-3.95) when adjusted for confounders, including comorbidities. Higher age, more severe motor impairment, and postural instability-gait difficulty (PIGD) phenotype were independent baseline predictors of mortality. […] Each clinical milestone alone more than doubled the risk of death and had a cumulative effect on mortality, with a HR of 10.83 (95% CI 4.39-26.73) in those experiencing all four milestones. […] PD patients have an increased mortality risk that is disease-related and becomes evident early during the course of the disease.
#3 Azthena logo with the word Azthena
https://www.news-medical.net/health/Parkinsons-Disease-Prognosis.aspx
Parkinsons disease is not a fatal illness. However, its a degenerative disorder that usually progresses until it leaves its patients completely debilitated. The condition usually worsens over an average of 15 years. […] The rate of progression and its course varies among patients. The course is relatively benign in some patients with little disability after twenty years and may be more aggressive among others who may be severely disabled after ten years. Those with an early onset Parkinsons disease have shorter life spans than those with later-onset disease. […] Untreated, Parkinsons disease worsens over years. Parkinson’s may lead to a deterioration of all brain functions and an early death. Life expectancy however is normal to near normal in most treated patients of Parkinsons disease.
#4 Parkinsonâs disease clinical milestones and mortality | npj Parkinson’s Disease
https://www.nature.com/articles/s41531-022-00320-z
Identification of factors predicting and driving mortality in PD is important for patient information, disease management, and design of future clinical trials. […] During the 10-year study, 65 (34.2%) of 190 patients and 25 (12.3%) of 203 NC died, with an unadjusted hazard ratio (HR) of 2.85 (95% CI 1.80-4.52) and a HR of 2.48 (95% CI 1.55-3.95) when adjusted for confounders, including comorbidities. Higher age, more severe motor impairment, and postural instability-gait difficulty (PIGD) phenotype were independent baseline predictors of mortality. […] Each clinical milestone alone more than doubled the risk of death and had a cumulative effect on mortality, with a HR of 10.83 (95% CI 4.39-26.73) in those experiencing all four milestones. […] PD patients have an increased mortality risk that is disease-related and becomes evident early during the course of the disease.
#5 Parkinsonâs disease clinical milestones and mortality
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9098431/
Identification of factors predicting and driving mortality in PD is important for patient information, disease management, and design of future clinical trials. […] During the 10-year study, 65 (34.2%) of 190 patients and 25 (12.3%) of 203 NC died, with an unadjusted hazard ratio (HR) of 2.85 (95% CI 1.80-4.52) and a HR of 2.48 (95% CI 1.55-3.95) when adjusted for confounders, including comorbidities. Higher age, more severe motor impairment, and postural instability-gait difficulty (PIGD) phenotype were independent baseline predictors of mortality. […] Each clinical milestone alone more than doubled the risk of death and had a cumulative effect on mortality, with a HR of 10.83 (95% CI 4.39-26.73) in those experiencing all four milestones. […] PD patients have an increased mortality risk that is disease-related and becomes evident early during the course of the disease.
#6 Parkinsonâs disease clinical milestones and mortality | npj Parkinson’s Disease
https://www.nature.com/articles/s41531-022-00320-z
While motor severity and PIGD phenotype were early risk factors of mortality, clinical milestones signaled a substantially increased risk of death later during the disease course, highlighting their potential significance in clinical disease staging and prognosis. […] In this prospective population-based study of an incident PD cohort, we found excess mortality linked to PD that was evident early during the disease and more than doubled the risk of dying over the 10-year follow-up period independently of age, sex, smoking, and comorbidity status. […] Thus, evaluating these clinical milestones may represent a meaningful way of assessing disease stage and prognosis in PD. […] Reaching PD clinical milestones has also been associated with more severe forms of PD using different clinical subtyping systems and developing dementia specifically with a higher risk of mortality.
#7 Parkinsonâs Disease: What It Is, Causes, Symptoms & Treatment
https://my.clevelandclinic.org/health/diseases/8525-parkinsons-disease-an-overview
Parkinsons disease is a degenerative condition, meaning the effects on your brain get worse over time. However, this condition usually takes time to get worse. Most people have a normal life span with this condition. […] Most of the effects and symptoms are manageable with treatment, but the treatments become less effective and more complicated over time. Living independently will also become more and more difficult as the disease worsens. […] Parkinsons disease isnt curable, which means its a permanent, lifelong condition. […] Parkinsons disease isnt fatal, but the symptoms and effects are often contributing factors to death. The average life expectancy for Parkinsons disease in 1967 was a little under 10 years. […] Since then, the average life expectancy has increased by about 55%, rising to more than 14.5 years. That, combined with the fact that Parkinsons diagnosis is much more likely after age 60, means this condition doesnt often affect your life expectancy by more than a few years (depending on the life expectancy in your country).
#8 Survival in patients with Parkinsonâs disease: a ten-year follow-up study in northern China | BMC Neurology | Full Text
https://bmcneurol.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12883-022-02899-5
A thorough understanding of the factors that influence patient survival in Parkinsons disease (PD) will aid in prognosis prediction and provide a new direction for disease modification treatment. […] Factors that could individually predict shortened survival during follow-up included older age at onset (hazard ratio [HR] 1.10, 95% confidence interval [CI] 1.061.15), Hoehn and Yahr (HY) stage3 (HR 9.36, 95% CI 2.8231.03) and severe cognitive impairment (HR 6.18, 95% CI 2.7513.88). […] Older age at onset, higher baseline HY stage, and severe cognitive impairment have a negative impact on survival. […] The 10-year survival of PD patients is not significantly different from that of the general population in China. […] The overall SMR was 1.32 (95% CI 0.981.74). […] We demonstrated that older age at onset, a baseline HY stage of 3 or higher and severe cognitive impairment were independent predictors of poor survival.
#9 Prognostic predictors relevant to end-of-life palliative care in Parkinsonâs disease and related disorders: a systematic review | Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry
https://jnnp.bmj.com/content/92/6/629
Parkinsons disease and related disorders (PDRD) are the second most common neurodegenerative disease and a leading cause of death. […] Identification of predictors of PDRD mortality may aid in increasing appropriate and timely referrals. […] We found four main domains of factors associated with mortality in PDRD: (1) demographic and clinical markers (age, sex, body mass index and comorbid illnesses), (2) motor dysfunction and global disability, (3) falls and infections and (4) non-motor symptoms. […] Several clinical features of advancing disease may be useful in triggering end-of-life palliative/hospice referral. […] Prognostic studies focused on identifying when people with PDRD are nearing their final months of life are limited. […] Identification of events, symptoms and other characteristics of PDRD predicting mortality may aid in triggering timely and appropriate referral to end-of-life palliative care/hospice.
#10 Prognostic predictors relevant to end-of-life palliative care in Parkinsonâs disease and related disorders: a systematic review | Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry
https://jnnp.bmj.com/content/92/6/629
While some mortality-associated factors in this population are known, there is little differentiation between general predictors of overall poor prognosis versus specific predictors to suggest that an individual is in the last few weeks or months of life. […] We found four main domains of mortality predictors or causes of death for PDRD. […] Mortality is heightened in PDRD and complications of PDRD contribute to death; […] general markers of health decline may predict mortality in PDRD; […] disease-specific markers of advanced disease may predict mortality in PDRD and […] predictors of death are linked to common causes of excess mortality in PDRD (eg, dysphagia and aspiration pneumonia).
#11 Survival in patients with Parkinsonâs disease: a ten-year follow-up study in northern China | BMC Neurology | Full Text
https://bmcneurol.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12883-022-02899-5
Severe cognitive impairment at baseline was another important predictor of poor survival in this cohort (HR 6.18, 95% CI 2.7513.88). […] Fatigue was another indicator that may lead to a deterioration in survival. […] We concluded that older age at onset, higher baseline HY staging, and severe cognitive impairment independently predicted a higher risk of death.
#12 Combining biomarkers for prognostic modelling of Parkinsonâs disease | Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry
https://jnnp.bmj.com/content/93/7/707
Patients with Parkinson’s disease (PD) have variable rates of progression. […] More accurate prediction of progression could improve selection for clinical trials. […] Although some variance in clinical progression can be predicted by age at onset and phenotype, we hypothesise that this can be further improved by blood biomarkers. […] To determine if blood biomarkers (serum neurofilament light (NfL) and genetic status (glucocerebrosidase, GBA and apolipoprotein E (APOE))) are useful in addition to clinical measures for prognostic modelling in PD. […] Baseline serum NfL was associated with baseline cognitive status. […] NfL predicted a shorter time to dementia, postural instability and death (dementiaHR 2.64; postural instabilityHR 1.32; mortalityHR 1.89) whereas APOEe4 status was associated with progression to dementia (dementiaHR 3.12, 95% CI 1.63 to 6.00).
#13 Combining biomarkers for prognostic modelling of Parkinsonâs disease | Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry
https://jnnp.bmj.com/content/93/7/707
NfL levels and genetic variables predicted unfavourable progression to a similar extent as clinical predictors. […] The combination of clinical, NfL and genetic data produced a stronger prediction of unfavourable outcomes compared with age and gender (area under the curve: 0.74-age/gender vs 0.84-ALL p=0.0103). […] Clinical trials of disease-modifying therapies might usefully stratify patients using clinical, genetic and NfL status at the time of recruitment.
#14 Parkinsonâs disease clinical milestones and mortality
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9098431/
While motor severity and PIGD phenotype were early risk factors of mortality, clinical milestones signaled a substantially increased risk of death later during the disease course, highlighting their potential significance in clinical disease staging and prognosis. […] In this prospective population-based study of an incident PD cohort, we found excess mortality linked to PD that was evident early during the disease and more than doubled the risk of dying over the 10-year follow-up period independently of age, sex, smoking, and comorbidity status. […] Thus, evaluating these clinical milestones may represent a meaningful way of assessing disease stage and prognosis in PD. […] We showed that differences in mortality became evident early during the course of PD, which contradicts some studies of early PD suggesting that patients are not at increased risk of mortality until the later disease stages.
#15 Parkinsonâs disease clinical milestones and mortality
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9098431/
In our study, those with higher motor severity and PIGD phenotype are at the highest risk of early death and probably drive the early differences seen on a group level. […] Reaching PD clinical milestones has also been associated with more severe forms of PD using different clinical subtyping systems and developing dementia specifically with a higher risk of mortality. […] In this study, the presence of any of these clinical milestones over time was associated with an at least 2-fold higher risk for mortality among PD patients. […] Furthermore, we were able to observe a cumulative effect in the appearance of clinical milestones, with a HR of more than 10 in those experiencing all four milestones. […] Evaluating these clinical milestones may represent an alternative way of assessing advanced PD, since other traditionally used methods, such as the Hoehn and Yahr scale, are heavily based on motor disability, depreciating the multifaceted nature of the disease. […] This study provides essential data on mortality in PD and the close relationship between the clinical milestones and mortality risk, highlighting their potentially significant implications for clinical disease staging and prognosis.
#16 Parkinsonâs disease clinical milestones and mortality | npj Parkinson’s Disease
https://www.nature.com/articles/s41531-022-00320-z
In general, falls and hallucinations were the clinical milestones with the longest time between onset and death, followed by PDD development and admission to a nursing facility. […] This study provides essential data on mortality in PD and the close relationship between the clinical milestones and mortality risk, highlighting their potentially significant implications for clinical disease staging and prognosis.
#17 Parkinsonâs disease prognostic scores for progression of cognitive decline | Scientific Reports
https://www.nature.com/articles/s41598-019-54029-w
Clinical and biochemical diversity of Parkinsons disease (PD) presents a major challenge for accurate diagnosis and prediction of its progression. […] We propose, develop and optimize PD clinical scores as efficient integrated progression biomarkers for prediction of the likely rate of cognitive decline in PD patients. […] The developed biomarkers and clinical scores could resolve the long-standing clinical problem about reliable prediction of PD progression into cognitive deterioration. […] Sensitivities and specificities of the integrated biomarkers exceeded 90% for prediction of severe cognitive decline, demonstrating the excellent capacity of these biomarkers to resolve the long-standing clinical issue with unreliable prognosis of cognitive decline in PD. […] The PDCD scores demonstrated exceptional capabilities and stability in predicting the severe cognitive decline in PD, with the sensitivities and specificities around 93%.
#18 A simple-to-use web-based calculator for survival prediction in Parkinsonâs disease | Aging
https://www.aging-us.com/article/202443/text
Background: To establish and validate a nomogram and corresponding web-based calculator to predict the survival of patients with Parkinsons disease (PD). […] Results: Independent prognostic factors including age, PD duration, and Hoehn and Yahr stage were determined and included in the model. […] Conclusions: We developed a satisfactory, simple-to-use nomogram and corresponding web-based calculator based on three relevant factors to predict prognosis and survival of patients with PD. […] In the present study, we aimed to establish a model by using Cox regression based on long-term follow-up of the cohort to predict the prognosis of PD patients. […] Four variables including age, PD duration, Hoehn-Yahr (HY), and albumin, were significantly associated with overall survival as per the univariate regression analysis.
#19 A simple-to-use web-based calculator for survival prediction in Parkinsonâs disease | Aging
https://www.aging-us.com/article/202443/text
Based on the Cox regression results, age, PD duration, and HY stage were incorporated into the nomogram, which is an intuitive visualization model. […] To facilitate the clinical application of our findings, we established a web-based calculator to predict the overall survival of patients with PD according to the nomogram. […] In the training set, the discrimination power of the model was assessed by concordance index (C-index) values and receiver operating characteristic (ROC) curves. […] In the validation set, risk-scores were calculated by the same formula used for calculating the patient risk-scores in the training set. […] Our study has several advantages when compared with previous studies. A major strength of this study was that the nomogram was developed and validated in two complete cohorts of patients diagnosed with PD of sufficient sample size. […] In conclusion, we identified three variables and developed a novel nomogram and a web-based calculator to predict survival in patients with PD.
#20 Machine learning prediction of motor response after deep brain stimulation in Parkinsonâs diseaseâproof of principle in a retrospective cohort [PeerJ]
https://peerj.com/articles/10317/
Despite careful patient selection for subthalamic nucleus deep brain stimulation (STN DBS), some Parkinsons disease patients show limited improvement of motor disability. […] Innovative predictive analysing methods hold potential to develop a tool for clinicians that reliably predicts individual postoperative motor response, by only regarding clinical preoperative variables. […] The main aim of preoperative prediction would be to improve preoperative patient counselling, expectation management, and postoperative patient satisfaction. […] The model predicts weak responders with an average area under the curve of the receiver operating characteristic of 0.79 (standard deviation: 0.08), a true positive rate of 0.80 and a false positive rate of 0.24, and a diagnostic accuracy of 78%. […] The models diagnostic accuracy confirms the utility of machine learning based motor response prediction based on clinical preoperative variables.
#21 Machine learning prediction of motor response after deep brain stimulation in Parkinsonâs disease | medRxiv
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/19006841.full
Despite careful patient selection for subthalamic nucleus deep brain stimulation (STN DBS), some Parkinson’s disease patients show limited improvement of motor disability. […] Establishing such a prediction tool facilitates the clinician to improve patient counselling, expectation management, and postoperative patient satisfaction. […] The model predicts weak responders with an average area under the curve of the receiver operating characteristic of 0.88 (standard deviation: 0.14), a true positive rate of 0.85 and a false positive rate of 0.25, and a diagnostic accuracy of 78%. […] The very good diagnostic accuracy of the presented prediction model confirms the utility of machine-learning based motor response prediction one year after STN DBS implantation, based on clinical preoperative variables.
#22 Machine learning prediction of motor response after deep brain stimulation in Parkinsonâs disease | medRxiv
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/19006841.full
After reproduction and validation in a prospective cohort, this prediction model holds a tremendous potential to be a supportive tool for clinicians during the preoperative counseling. […] Establishing an accurate prediction tool for motor outcome after STN DBS facilitates the clinician to improve patient counselling, expectation management, postoperative patient satisfaction, and potentially even patient selection. […] The likelihoods provided by our approach might also assist clinicians with less experience to identify promising candidates for DBS procedures. […] The presented model predicted individual outcome probabilities for becoming a weak responder one-year after STN DBS therapy with very good diagnostic accuracy. […] The reported influences of the preoperative variables cannot be interpreted outside the scope of this specific prediction model, but endorse the clinical reliability of the applied method.
#23 Predictive Big Data Analytics: A Study of Parkinsonâs Disease Using Large, Complex, Heterogeneous, Incongruent, Multi-Source and Incomplete Observations | PLOS One
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0157077
A unique archive of Big Data on Parkinsons Disease is collected, managed and disseminated by the Parkinsons Progression Markers Initiative (PPMI). […] We propose, implement, test and validate complementary model-based and model-free approaches for PD classification and prediction. […] Using heterogeneous PPMI data, we developed a comprehensive protocol for end-to-end data characterization, manipulation, processing, cleaning, analysis and validation. […] We evaluated several complementary model-based predictive approaches, which failed to generate accurate and reliable diagnostic predictions. However, the results of several machine-learning based classification methods indicated significant power to predict Parkinsons disease in the PPMI subjects (consistent accuracy, sensitivity, and specificity exceeding 96%, confirmed using statistical n-fold cross-validation).
#24 Predictive Big Data Analytics: A Study of Parkinsonâs Disease Using Large, Complex, Heterogeneous, Incongruent, Multi-Source and Incomplete Observations | PLOS One
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0157077
Model-free Big Data machine learning-based classification methods (e.g., adaptive boosting, support vector machines) can outperform model-based techniques in terms of predictive precision and reliability (e.g., forecasting patient diagnosis). […] UPDRS scores play a critical role in predicting diagnosis, which is expected based on the clinical definition of Parkinsons disease. […] The methods, software and protocols developed here are openly shared and can be employed to study other neurodegenerative disorders (e.g., Alzheimers, Huntingtons, amyotrophic lateral sclerosis), as well as for other predictive Big Data analytics applications.
#25 Azthena logo with the word Azthena
https://www.news-medical.net/health/Parkinsons-Disease-Prognosis.aspx
Complications associated with Parkinsons disease usually lead to a lowered life expectancy rather than the disease itself. PD may cause complications such as choking, pneumonia, and falls leading to severe injury or death. […] There are several rating scales that may be used as tools to understand the progression of the disease. The stages of Parkinson’s correspond to severity of movement symptoms and to the degree of impairment in a persons daily activities.
#26 Predicting Parkinson’s Disease | ACNR Journal
https://acnr.co.uk/articles/predicting-parkinsons-disease/
The diagnosis of Parkinsonâs disease is often not made until the pathology is advanced. […] The existence of a prodromal (or pre-diagnostic) phase of PD has become evident. This may extend up to 20 years prior to diagnosis, during which time a variety of non-motor symptoms may emerge. […] A method to identify those at high risk of PD is a vital pre-requisite to enrolment in clinical trials, and subsequently to screen the population and select those likely to gain benefit from preventive or disease-modifying treatments. […] The two broad strategies described are not mutually exclusive, and indeed have already been combined in one recent study where the MDS criteria were applied to a PSG-RBD cohort. […] The development of prediction models offers the advantage of greater flexibility and generalisability than alternative approaches.