Prevalence of nocturia in Parkinson’s disease patients from various ethnicities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: One of the most common non-motor symptoms in Parkinson's disease (PD) is nocturia. This paper seeks to address the prevalence of nocturia in PD and correlate it to various factors such as gender, Hoehn and Yahr (H&Y) stage, age, and ethnicities. METHODS: In particular, 332 PD patients were seen in a community movement disorders clinic and their charts were analyzed from 2005 to 2010. Within this population, more than one-third (34.9%) patients were diagnosed with nocturia. RESULTS: Age, gender, and PD stage were significant predictors of nocturia in PD. With every one-year increase in age, the odds of developing nocturia in PD increases by 3.1% while an increase in H&Y stage increases the odds of nocturia in PD by 1.645 times. Also, males had greater odds of experiencing nocturia in PD. Ethnicities alone were of no significant importance. However, after performing interaction analyses, Asian and Indian males, especially, were at significantly greater risk than other ethnicities. DISCUSSION: Future research is indeed required to understand why certain ethnicities are especially at risk. Clinicians must also be aware of the epidemiology of nocturia in PD to prevent and treat this debilitating symptom.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».