Nonmotor Symptoms and Cognitive Decline in <i>de novo</i> Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairments are common in Parkinson's disease (PD). Despite its clinical importance, the development of dementia is still difficult to predict. In this study, we investigated the possible associations between non-motor symptoms and the risk of developing dementia within a 2-year observation period in PD. METHODS: A total of 80 patients with PD participated in this study. Nonmotor symptoms (the Nonmotor Symptoms Questionnaire), PD status (Unified Parkinson's Disease Rating Scale), depression (Geriatric d Depression Scale or Montgomery-Asberg Depression Scale), stereopsis and severity of nonmotor symptoms (Non-motor symptoms scale) were assessed. Global cognitive function (Mini-Mental State Examination) were evaluated at baseline and 2 years later. RESULTS: Presence of depression, vivid dreaming, REM sleep behavior disorders, hyposmia, abnormal stereopsis, non-smoking and postural instability/ gait disturbance phenotype were associated with a significantly more rapid decline of Mini-Mental State Examination. Logistic regression analyses demonstrated that depression (odds ratio=13.895), abnormal stereopsis (odds ratio=10.729), vivid dreaming (odds ratio=4.16), REM sleep behavior disorders (odds ratio=5.353) and hyposmia (odds ratio=4.911) were significant independent predictors of dementia risk within 2 years. Postural instability/ gait disturbance phenotype and age >62 years were also independent predictors of dementia risk (odd ratio=38.333, odds ratio=10.625). CONCLUSIONS: We suggest that depression, vivid dreaming, REM sleep behavior disorders, hyposmia and abnormal stereopsis are closely associated with cognitive decline, and that presence of these nonmotor symptoms predict the subsequent development of Parkinson's disease dementia.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».