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Enregistrement W2085460626 · doi:10.3109/00207454.2013.768243

Factors associated with the development of impulse compulsive disorders in Parkinson patients

2013· article· en· W2085460626 sur OpenAlexaff
Abdul Qayyum Rana, Wasim Mansoor, Syed Hussaini, Abdullah Mosabbir, Maniza Rahman, Labiba Rahman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Neuroscience · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensParkinson's Clinic of Eastern Toronto & Movement Disorders Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineParkinson's diseaseDiseasePediatricsDoseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study is to identify the prevalence of impulse compulsive disorder (ICD) in Parkinson's disease (PD) patients and to study potential associative factors that may be related to the onset of ICD while on parkinsonian medications. METHOD: The study was conducted in two parts. In Part A, the prevalence of ICD in 140 PD patients was first assessed, followed by identifying any common variables that may be associated with the development of ICD. Finally, using a detailed chart review, Part B of the study examined the prevalence of ICD in all patients who presented with identical risk factors gathered in Part A. RESULTS: Of the 140 patients, 8 patients developed symptoms of ICD. Seven of these patients were found to have five common variables that included gender (males), stages 1-2 of PD, young onset of PD, maximum dosage of the drug and the use of dopamine agonists (DAs). Of the 140 patients, 22 patients fit the above-mentioned five criteria and of those 22 patients, 33% developed symptoms of ICD. CONCLUSION: The use of DA therapy in the treatment of PD patients should be carefully monitored, especially in younger male patients who exhibit early signs of parkinsonian symptoms. As such, it is crucial for physicians to adjust DA dosages while also seeking alternative treatments to avoid the risk of ICD while on DAs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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