Rapid eye movement sleep behavior disorder and risk of dementia in Parkinson's disease: A prospective study
Notice bibliographique
Résumé
One of the most devastating nonmotor manifestations of PD is dementia. There are few established predictors of dementia in PD. In numerous cross-sectional studies, patients with rapid eye movement (REM) sleep behavior disorder (RBD) have increased cognitive impairment on neuropsychological testing, but no prospective studies have assessed whether RBD can predict Parkinson's dementia. PD patients who were free of dementia were enrolled in a prospective follow-up of a previously published cross-sectional study. All patients had a polysomnogram at baseline. Over a mean 4-year follow-up, the incidence of dementia was assessed in those with or without RBD at baseline using regression analysis, adjusting for age, sex, disease duration, and follow-up duration. Of 61 eligible patients, 45 (74%) were assessed and 42 were included in a full analysis. Twenty-seven patients had baseline RBD, and 15 did not. Four years after the initial evaluation, 48% with RBD developed dementia, compared to 0% of those without (P-adjusted = 0.014). All 13 patients who developed dementia had mild cognitive impairment on baseline examination. Baseline REM sleep atonia loss predicted development of dementia (% tonic REM = 73.2 ± 26.7 with dementia, 40.8 ± 34.5 without; P = 0.029). RBD at baseline also predicted the new development of hallucinations and cognitive fluctuations. In this prospective study, RBD was associated with increased risk of dementia. This indicates that RBD may be a marker of a relatively diffuse, complex subtype of 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».