Effect of Psychiatric and Other Nonmotor Symptoms on Disability in Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the effect of depression and other nonmotor symptoms on functional ability in Parkinson's disease (PD). DESIGN: A cross-sectional study of a convenience sample of PD patients receiving specialty care. SETTING: The Parkinson's Disease Research, Education and Clinical Center at the Philadelphia Veterans Affairs Medical Center. PARTICIPANTS: One hundred fourteen community-dwelling patients with idiopathic PD. MEASUREMENTS: The Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS); Hoehn and Yahr Stage; Mini-Mental State Examination; Structured Clinical Interview for Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition, depression module; probes for psychotic symptoms; Hamilton Depression Rating Scale; Geriatric Depression Scale-Short Form; Apathy Scale; and Epworth Sleepiness Scale. Disability was rated using the UPDRS activity of daily living (ADL) score and the Schwab and England ADL score. Multivariate analysis determined effect of depression and other nonmotor symptoms on disability. RESULTS: The presence of psychosis, depressive disorder, increasing depression severity, age, duration of PD, cognitive impairment, apathy, sleepiness, motor impairment, and percentage of time with dyskinesias were related to greater disability in bivariate analyses. Entering these factors into two multiple regression analyses, only the increasing severity of depression and worsening cognition were associated with greater disability using the UPDRS ADL score, accounting for 37% of the variance in disability (P<.001). These two factors plus increasing severity of PD accounted for 54% of the variance in disability using the Schwab and England ADL score (P<.001). CONCLUSION: Results support and extend previous findings that psychiatric and other nonmotor symptoms contribute significantly to disability in PD. Screening for nonmotor symptoms in PD is necessary to more fully explain functional limitations. Further study is required to determine whether identifying and treating these symptoms will improve function and quality of life.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».