Factors associated with the development of impulse compulsive disorders in Parkinson patients
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».