Lauréats du Défi de données du C-OPN

Parkinson Canada et Brain Canada sont heureux d’annoncer les lauréats du Défi de données du Réseau canadien ouvert sur la maladie de Parkinson (C-OPN). Cette occasion de subvention de recherche, lancée et financée en partenariat entre Parkinson Canada et Brain Canada, a été conçue pour accélérer la recherche sur le Parkinson grâce à l’utilisation innovante de la base de données du C-OPN.

Les chercheurs et cliniciens de tout le Canada ont été invités à soumettre des propositions analysant les données dépersonnalisées des participants du C-OPN (comprenant des informations démographiques, épidémiologiques et cliniques, ainsi que des données de neuro-imagerie et de génotypage) afin de générer de nouvelles perspectives sur le diagnostic, la progression et la prise en charge du Parkinson. Nous tenons à féliciter les six candidats retenus et à saluer le travail acharné et le dévouement de tous les candidats envers la recherche sur la maladie de Parkinson.

Dr Venkat Bhat, Université de Toronto

Profils de symptômes de santé mentale et hétérogénéité clinique dans la maladie de Parkinson : corrélats cognitifs, de neuro-imagerie et démographiques

Pr Setor Kunutsor, Université du Manitoba

Fardeau et trajectoires des symptômes dans la maladie de Parkinson : l’influence du sexe, de l’âge et de la comorbidité à travers les stades de Hoehn et Yahr

Dr Myles O’Brien, Université de Sherbrooke

Développement d’un indice de fragilité pour le C-OPN et son association avec la gravité de la maladie chez les personnes atteintes de la maladie de Parkinson

Dr Michael Schlossmacher, Institut de recherche de l’Hôpital d’Ottawa

Amélioration de la précision du score PREDIGT dans la classification du Parkinson typique par rapport aux témoins cliniquement pertinents

Dr Madelaine Sharp, Université McGill

Harmonisation rétrospective des données des ensembles de données canadiens ouverts sur la maladie de Parkinson

Pr Pascal Tyrell, Université de Toronto

Intégration de données génétiques et de neuro-imagerie pour une stratification personnalisée de la maladie de Parkinson