The spectrum of nonmotor symptoms in early Parkinson disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Nonmotor symptoms (NMS) are common in patients with established Parkinson disease (PD) but their frequency in early PD has not been extensively studied. Our aim was to determine the frequency of NMS in a cohort of patients with newly diagnosed PD. METHODS: A total of 159 patients with early PD and 99 healthy controls participated in this study. NMS were screened for using the nonmotor symptom questionnaire. Other assessments included measures of motor disability (Movement Disorders Society-revised unified Parkinson's disease rating scale [MDS-UPDRS]), disease severity (Hoehn & Yahr staging), depression (geriatric depression scale), and global cognitive function (Mini-mental state examination and Montreal cognitive assessment). RESULTS: The PD group reported a significantly greater number of NMS compared with controls (8.4 [4.3] vs. 2.8 [2.6]). In the PD group, the most commonly experienced NMS were excessive saliva, forgetfulness, urinary urgency, hyposmia, and constipation. Patients with higher MDS-UPDRS III scores and those with the postural instability gait subtype experienced a greater number of NMS. CONCLUSION: NMS are common in early PD and reflect the multisystem nature of the disorder. Even in the earliest stages of PD, NMS may be detrimental to patients' functional status and sense of well-being.
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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 | 0,001 |
| 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 ».