Compulsive use of dopaminergic drug therapy in Parkinson's disease: Reward and anti‐reward
Notice bibliographique
Résumé
A few Parkinson patients develop a disabling pattern of compulsive dopaminergic drug use ("dopamine dysregulation syndrome"-DDS). DDS patients commonly identify aversive dysphoric "OFF" mood-states as a primary motivation to compulsively use their drugs. We compared motoric, affective, non-motor symptoms and incentive arousal after overnight medication withdrawal and after levodopa in DDS and control PD patients. Twenty DDS patients were matched to 20 control PD patients for age, gender, and disease duration and underwent a standard levodopa challenge. Somatic symptomatology, positive and negative affective states, drug effects, reward responsivity, motor disability, and dyskinesias were tested in the "OFF"-state after overnight withdrawal of medications, and then after a challenge with a standard dose of levodopa, after a full "ON"-state was achieved. In the "OFF"-state, DDS patients reported lower positive affect, and more motor and non-motor disability. In the "ON"-state, DDS patients had higher expressions of drug "wanting," reward responsivity, and dyskinesias. Positive and negative affect, non-motor symptomatology, and motor disability were comparable. These findings suggest that affective, motivational, and motoric disturbances in PD are associated with the transition to compulsive drug use in individuals who inappropriately overuse their dopaminergic medication.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».