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Enregistrement W1974026331 · doi:10.1212/01.wnl.0000336341.72621.db

Is there a higher risk of restless legs syndrome in peripheral neuropathy?

2008· article· en· W1974026331 sur OpenAlexaff
Erin Hattan, Colin Chalk, Ronald B. Postuma

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRestless Legs Syndrome Research
Établissements canadiensMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeripheral neuropathyRestless legs syndromeEtiologyInternal medicineExacerbationPolyneuropathyNeurological examinationCase-control studyNeurological disorderPediatricsGastroenterologySurgeryCentral nervous system diseaseDiabetes mellitusNeurologyEndocrinologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Associations between peripheral neuropathy and restless legs syndrome (RLS) have been described, but have not been consistently reproduced. If RLS prevalence is truly increased by neuropathy, this has important implications for RLS pathophysiology. Methods: In a case-control design, 245 patients with peripheral neuropathy and 245 age- and sex-matched controls were screened for RLS using a standardized phone questionnaire based on international RLS diagnostic criteria. All persons who answered yes to three of four criteria were considered screen-positive. All screen-positive patients underwent a confirmatory diagnostic evaluation by a movement disorders specialist blinded to the neuropathy status of the patient. RLS prevalence was calculated and compared using Fisher exact test. Results: A total of 65 (26.5%) patients with neuropathy screened positive compared to 25 (10.2%) controls (p < 0.0001). However, the diagnosis was confirmed in only 46% of screen-positive patients with neuropathy, vs 80% of controls (p = 0.005). Cramps and paresthesia without true diurnal variation or rest exacerbation were the commonest causes of false-positive screens. After diagnostic confirmation, the overall prevalence of RLS did not differ between neuropathy patients and controls (12.2% vs 8.2%, p = 0.14). However, when classified by etiology, RLS was found in 14/72 (19.4%) patients with hereditary neuropathy, a prevalence higher than found in controls (p = 0.016) and acquired neuropathy (9.2%, p = 0.033). Among patients with neuropathy, those with RLS more commonly had a family history of RLS (37% vs 15%, p = 0.007) and were younger (49.9 vs 61.4, p = 0.0003). Conclusions: Restless legs syndrome is more prevalent among patients with hereditary neuropathy, but not in those with acquired neuropathies. CIDP = chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy; GBS = Guillain-Barré syndrome; HMSN = hereditary motor sensory neuropathy; HSAN = hereditary sensory and autonomic neuropathy; IRLSSG = International Restless Legs Study Group; MGUS = monoclonal gammopathy of uncertain significance; NCS = nerve conduction studies; PPV = positive predictive value; RLS = restless legs syndrome.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations106
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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