Exploring the electrocardiogram as a potential tool to screen for premotor Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to test the hypothesis that patients with REM sleep behavior disorder, many of whom will develop Parkinson's disease (PD) or a related synucleinopathy, will demonstrate decreased heart rate variability (HRV) compared with a group of age-matched controls as measured by an electrocardiogram during wakefulness. We compared HRV in 11 untreated idiopathic REM sleep behavior disorder patients (9 men and 2 women; mean age, 63.3 years; SD, 7.5 years) and 11 control subjects with idiopathic insomnia without REM sleep behavior disorder (7 men and 4 women; mean age, 59.5 years; SD, 8.7 years). Subjects with other causes of reduced HRV were excluded. HRV was determined from 5-minute presleep segments of a single channel electrocardiogram recorded during polysomnographic evaluations, using R-R intervals during wakefulness. Time domain, geometric measures, and spectral analysis of the R-R intervals were significantly different between cases and controls. A discriminant function analysis correctly classified 95.5% of subjects (overall model fit, P = 0.016). Leave-one-out cross-validation correctly classified 77.3% of subjects. HRV during wakefulness is significantly decreased in patients with idiopathic REM sleep behavior disorder compared with control subjects, suggesting abnormalities of both sympathetic and parasympathetic function. Patients with RBD may later develop motor and cognitive features of a Lewy body disorder, such as PD. Cardiac autonomic dysfunction is also impaired in PD, suggesting that impaired HRV may be an early sign of PD. HRV measured by routine electrocardiograms could be used to screen for Lewy body disorders such as PD.
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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 | 0,001 | 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 ».