在正式診斷為帕金森病(PD)之前的神經變性與可識別的運動和非運動特征有關。基於證據的算法已經被開發出來，試圖根據暴露於常見的風險因素、早期臨床特征的存在和使用簡單的篩查測試來識別這個診斷前階段的個體。

        兩個值得注意的風險估計方法是PREDICT-PD算法和MDS前驅PD研究標準。

        PREDICT-PD研究最初是在60-80歲的老人中進行的前瞻性試驗研究，旨在通過使用簡單的在線測試和遠程管理的篩查工具收集的信息來估計風險，包括人口統計信息、環境暴露和係統回顧和薈萃分析中確定的早期症狀。敲擊鍵盤任務的手指敲擊速度降低、嗅覺減退和可能的快速眼動睡眠行為障礙(RBD)被用作 "中間 "標記或結果，以表明PD前驅的可能性。

        2015年首次公布的MDS前驅性PD研究標準納入了額外的臨床和放射學測試，以及這三個標誌物。隨著正在進行的縱向PREDICT-PD試點隊列的參與者發展為PD，有可能將PD的事件診斷作為結果，並通過將中間標誌物納入風險估計來改進算法。

        PREDICT-PD的風險估計以前是基於OR的。這有一個局限性，即如果已知一個風險因素不存在，就沒有對其代表的風險變化進行調整。雖然預計通過這兩種方法對風險估計的排序是相同的，但使用似然比(LRs)而不是OR可以更好地描述總體風險，因為每個單獨標記物的存在(LR+)或不存在(LR-)會修改算法中的風險估計。

        藉此，Queen Mary University of London的Jonathan P. Bestwick等人，試圖完善PREDICT-PD算法，首先將風險估計的方法從幾率比改為似然比，然後將對手指敲擊速度降和氣味的客觀評估以及可能的RBD納入風險估計。

        為了評估這些步驟是否改善了風險估計，他們將從增強的算法中得出的風險分布與使用基本的PREDICT-PD算法的風險分布以及MDS前驅標準算法進行了比較。然後，考慮了PREDICT-PD試點隊列中至今已發展為PD的成員，並評估了正式診斷前的風險估計。

        最後，評估了先前使用基本算法報告的參與者中的一個亞組的風險估計和通過多巴胺轉運體成像(DaT-SPECT)測量的亞臨床紋狀體多巴胺耗竭之間的關係。

        增強的PREDICT-PD算法產生的風險估計範圍比基本算法大得多(第10和第90個百分位數之間的差異為93-609倍，而10-13倍)。

        與基本算法相比，隨著風險分數的增加，增強型算法的PD風險增加更多(對數風險每增加一個標準差的危險比分別為2.75[95% CI 1.68-4.50;p <0.001]與1.47[95% CI 0.86-2.51;p = 0.16])。

        增強算法的估計值也與亞臨床紋狀體DaT-SPECT多巴胺耗竭更密切相關(R2 = 0.164，p = 0.005 vs R2 = 0.043，p = 0.17)。

        該研究的重要意義在於發現了：納入先前的前驅性PD的中間標誌物並使用似然比，提高了PREDICT-PD預測算法的準確性。