Impact of Cognitive Dysfunction on Drooling in Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parkinson's disease (PD) is commonly characterized by its motor symptoms such as resting tremor, rigidity, bradykinesia and postural instability; however, some of the most debilitating symptoms of this disease are non-motor ones such as dementia and sialorrhea (drooling). Drooling is caused by impaired swallowing and it can have a significant impact on the quality of life. However, it is still unclear whether cognitive dysfunction could exacerbate drooling. We wanted to examine if any relationship existed between drooling and dementia in PD patients. Identifying the correlation will aid physicians to screen and initiate early management of drooling in the course of PD. This can possibly lead to improvements in the quality of life in these patients. METHODS: In this retrospective study, we investigated the prevalence of drooling in 314 PD patients and further compared the difference in the prevalence of drooling in patients with dementia and without dementia. In addition, we studied the impact of gender on drooling in this patient population. RESULTS: Our results show that a significant correlation exists between drooling and dementia in our sample of PD patients. Furthermore, in males, the correlation between the prevalence of drooling and dementia was found to be clinically significant as compared to the female population. CONCLUSION: Our findings suggest that drooling is a major concern in the course of PD and should therefore be addressed early and more aggressively in patients with 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».