Mood, side of motor symptom onset and pain complaints in Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patients with Parkinson's disease (PD) present with a variety of non-motor symptoms including sensory complaints and mood disturbances. In the current pilot study, we aimed to explore pain complaints and the association between mood and pain in PD. We hypothesized that pain ratings would be elevated in patients with PD relative to controls. As PD is lateralized at onset and studies have found lateralization of some non-motor symptoms in PD, we also hypothesized that PD patients would exhibit differing pain profiles depending on side of onset of the disease. METHODS: Twenty-three PD patients (11 right-onset (RPD), 12 left-onset (LPD) disease), and 11 control participants (CS) completed a mood questionnaire (Depression Anxiety Stress Scale; DASS) as well as the short form of the McGill Pain Questionnaire. RESULTS: Both PD groups reported higher present pain intensity scores (p = 0.001), more evaluative pain intensity (p = 0.02), and more overall pain (p = 0.02) than control participants. There was a significant association between mood and all of the McGill pain ratings in the LPD patients, with those reporting more mood symptoms rating higher on all pain scales (all p-values < 0.001). This association was not found in the RPD group. CONCLUSIONS: Our results suggest an association between mood and pain in patients with PD that may be related to the differential contribution of right-hemispheric neural networks in processing of mood and pain states. These findings merit further investigation into the relation between mood and pain in patients with 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».