Notice bibliographique
Résumé
While motor-system abnormalities are the defining features of PD, cognitive and neuropsychiatric symptoms are of major importance.1,2⇓ Disturbances in mood and motivation, such as depression, apathy, anxiety, impulsivity, and mood lability, are particularly common. These behavior changes can be seen early in the course of PD and may antedate motor dysfunction, providing empirical evidence for an “organic” rather than reactive etiology. Postmortem and in vivo biochemical as well as neuroimaging studies lend support to this hypothesis, with mesolimbic dopamine and serotonin abnormalities and fronto-limbic dysfunction demonstrated in affected patient subgroups.3 Neuropsychiatric symptoms can also begin later in the illness suggesting that additional factors, acting in concert with ongoing neurodegenerative changes, are important in their etiology. These factors include progressive and fluctuating motor symptoms, medication side effects, premorbid personality traits, psychosocial stressors, and the presence of medical, neurologic, and psychiatric comorbidity.4 It is not yet clear how these factors interact or which are most critical, a fact underscored by the absence of neurobehavioral signs in many patients with seemingly comparable disease features and risk factors. Nonetheless, most neuropsychiatric syndromes are usually attributed to selective dysfunction of specific prefrontal and limbic cortical-striatal-thalamic pathways.5 This conceptual approach directly parallels strategies used to delineate physiologic and biochemic abnormalities mediating motor symptoms.6 Classic lesion-deficit studies support such links, with onset of depression, mania, …
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,046 |
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 ».