Prognostic Modeling of Parkinson's Disease Progression Using Early Longitudinal Patterns of Change.

Ren, Xuehan; Lin, Jeffrey; Stebbins, Glenn T; Goetz, Christopher G; Luo, Sheng

Ren, Xuehan; Lin, Jeffrey; Stebbins, Glenn T; Goetz, Christopher G; Luo, Sheng.

Afiliação

Ren X; Department of Biostatistics, Gilead Sciences, Foster City, California, USA.
Lin J; Department of Biostatistics, University of Texas Health Science Center at Houston, Houston, Texas, USA.
Stebbins GT; Department of Neurological Sciences, Rush University Medical Center, Chicago, Illinois, USA.
Goetz CG; Department of Neurological Sciences, Rush University Medical Center, Chicago, Illinois, USA.
Luo S; Department of Biostatistics and Bioinformatics, Duke University, Durham, North Carolina, USA.

Mov Disord ; 36(12): 2853-2861, 2021 12.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34327755

Assuntos

Doença de Parkinson; Biomarcadores; Progressão da Doença; Humanos; Estudos Longitudinais; Doença de Parkinson/diagnóstico; Prognóstico

Palavras-chave

PPMI; functional data analysis; joint modeling; personalized medicine; prediction

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Doença de Parkinson Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Mov Disord Assunto da revista: NEUROLOGIA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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