REM Sleep Behavior Disorder: How Useful is it for the Differential Diagnosis of Parkinsonism? (P7.306)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: to analyze the presence of pRBD in a large sample of patients with neurodegenerative parkinsonism and a clinically defined diagnosis, and to estimate the utility and performance of this parasomnia as a determinant of the etiologic diagnosis. BACKGROUND: REM sleep behavior disorder (RBD) is typically linked to synucleinopathies (SP). In this study we analyzed the utility and performance of RBD as a tool for the differential diagnosis of the most common forms of degenerative parkinsonism, including SPs and tauopathies. DESIGN/METHODS: Patients with a syndromic diagnosis of degenerative parkinsonism matched for gender, age, and disease stage were assessed using a structured protocol with demographic and clinical data, including the diagnosis of probable RBD (pRBD), ascertained clinically using established criteria. RESULTS: One hundred cases of Parkinson’s disease (PD), 87 with progressive supranuclear palsy (PSP), 72 with the parkinsonian form of multiple system atrophy (MSA), 50 with dementia with Lewy bodies (DLB), and 18 with corticobasal degeneration (CBD) were included. pRBD was found in 58 (58[percnt]) of the PD patients, 59 (81.9[percnt]) of those with MSA, 37 (74[percnt]) with DLB, 32 (36.7[percnt]) with PSP, and one (5.5[percnt]) with CBD. Among the SPs, pRBD was significantly more common in MSA when compared with PD patients. Differences were also significant individually for all SPs when compared to PSP. The positive predictive value (PPV) of pRBD for a SP was 82.3[percnt], but sensitivity was 69.4[percnt] and specificity 68.6[percnt]. CONCLUSIONS: In our sample, pRBD was more frequent in SPs than in PSP and CBD, however, its’ frequency in PSP was significant. Although pRBD had a good PPV for a SP, all other measurements used for determine diagnostic performance were disappointing. Study Supported by:
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».