Parkinson's disease, stroke, and related epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the prevalence of cerebrovascular disease and other comorbidities in Parkinson's disease (PD) patients compared to the general population. Five hundred PD patients were chosen randomly from one author's (A.H.R.) database. Age- and sex-matched controls were derived from 270 patients with essential tremor from the same database and from 490 patients in a general practitioner's database. Age, hypertensive status, smoking status, coronary artery disease, orthostatic hypotension, diabetes mellitus, and symptomatic cerebrovascular disease (stroke or transient ischemic attack) were assessed. Statistical analysis was performed using Pearson chi(2) testing and binary logistic regression analysis. The prevalence of coronary artery disease, hypertension, diabetes mellitus, and orthostatic hypotension was similar among groups. The PD group had more patients who never smoked and less current smokers than the other groups. While there were similar frequencies of symptomatic cerebrovascular disease among groups, the prevalence of stroke was lower in PD patients. This difference disappeared upon stratification into groups based on smoking status and in the addition of smoking as a covariate in the multivariate analysis. Diminished smoking in PD patients likely plays a role in our finding of decreased stroke in patients with PD. Increased access to appropriate neurological care and subsequent prevention of stroke after a warning transient ischemic attack may also play a role, as may diminished levels of excitotoxic neurotransmitters in PD patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».