Head injuries and Parkinson's disease in a case-control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Head injury is a hypothesised risk factor for Parkinson's disease, but there is a knowledge gap concerning the potential effect of injury circumstances (eg, work-related injuries) on risk. The objective of this study is to address this gap while addressing issues of recall bias and potential for reverse causation by prediagnosis symptoms. METHODS: We conducted a population based case-control study of Parkinson's disease in British Columbia, Canada (403 cases, 405 controls). Interviews queried injury history; whether injuries occurred at work, in a motor vehicle accident or during sports. Participants were also asked to report their suspicions about the causes of Parkinson's disease to provide an indicator of potential recall bias. Associations were estimated with logistic regression, adjusted for age, sex and smoking history. RESULTS: Associations were strongest for injuries involving concussion (OR: 2.08, 95% CI 1.30 to 3.33) and unconsciousness (OR: 2.64, 95% CI 1.39 to 5.03). Effects remained for injuries that occurred long before diagnosis and after adjustment for suspicion of head injury as a cause of Parkinson's disease. Injuries that occurred at work were consistently associated with stronger ORs, although small numbers meant that estimates were not statistically significant. CONCLUSIONS: This study adds to the body of literature suggesting a link between head injury and Parkinson's disease and indicates further scrutiny of workplace incurred head injuries is warranted.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».