REM sleep behavior disorder and REM sleep without atonia in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the frequency of REM sleep behavior disorder (RBD) among patients with PD using both history and polysomnography (PSG) recordings and to further study REM sleep muscle atonia in PD. BACKGROUND: The reported occurrence of RBD in PD varies from 15 to 47%. However, no study has estimated the frequency of RBD using PSG recordings or analyzed in detail the characteristics of REM sleep muscle atonia in a large group of unselected patients with PD. METHODS: Consecutive patients with PD (n = 33) and healthy control subjects (n = 16) were studied. Each subject underwent a structured clinical interview and PSG recording. REM sleep was scored using a method that allows the scoring of REM sleep without atonia. RESULTS: One third of patients with PD met the diagnostic criteria of RBD based on PSG recordings. Only one half of these cases would have been detected by history. Nineteen (58%) of 33 patients with PD but only 1 of 16 control subjects had REM sleep without atonia. Of these 19 patients with PD, 8 (42%) did not present with behavioral manifestations of RBD, and their cases may represent preclinical forms of RBD associated with PD. Moreover, the percentage of time spent with muscle atonia during REM sleep was lower among patients with PD than among healthy control subjects (60.1% vs 93.2%; p = 0.003). CONCLUSIONS: RBD and REM sleep without atonia are frequent in PD as shown by PSG recordings.
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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) | 0,001 | 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 ».