Predictors of dementia in Parkinson disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We investigated an array of possible markers of early dementia in Parkinson disease. METHODS: We performed a comprehensive assessment of autonomic, sleep, psychiatric, visual, olfactory, and motor manifestations in 80 patients with Parkinson disease who were dementia-free at baseline. After 4.4 years' follow-up, patients were evaluated for dementia. Predictive variables were assessed using logistic regression adjusting for disease duration, follow-up duration, age, and sex. RESULTS: Of 80 patients, 27 (34%) developed dementia. Patients destined to develop dementia were older and more often male (odds ratio [OR] = 3.64, p = 0.023). Those with baseline mild cognitive impairment had increased dementia risk (OR = 22.5, p < 0.001). REM sleep behavior disorder at baseline dramatically increased dementia risk (OR = 49.7, p = 0.001); however, neither daytime sleepiness nor insomnia predicted dementia. Higher baseline blood pressure increased dementia risk (OR = 1.37 per 10 mm Hg, p = 0.032). Orthostatic blood pressure drop was strongly associated with dementia risk (OR = 1.84 per 10 mm Hg, p < 0.001); having a systolic drop of >10 mm Hg increased dementia odds 7-fold (OR = 7.3, p = 0.002). Abnormal color vision increased dementia risk (OR = 3.3, p = 0.014), but olfactory dysfunction did not. Among baseline motor variables, proportion of gait involvement (OR = 1.12, p = 0.023), falls (OR = 3.02, p = 0.042), and freezing (OR = 2.63, p = 0.013), as well as the Purdue Pegboard Test (OR = 0.67, p = 0.049) and alternate tap test (OR = 0.97, p = 0.033) predicted dementia. CONCLUSION: Cardiovascular autonomic dysfunction, REM sleep behavior disorder, color discrimination ability, and gait dysfunction strongly predict development of dementia in Parkinson disease.
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 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) | 0,000 | 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 ».