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Enregistrement W2098354188 · doi:10.1002/mds.22898

Compulsive use of dopaminergic drug therapy in Parkinson's disease: Reward and anti‐reward

2010· article· en· W2098354188 sur OpenAlexaff
Andrew Evans, Andrew D. Lawrence, Silke Appel‐Cresswell, Regina Katzenschlager, Andrew J. Lees

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLevodopaDopaminergicPsychologyParkinson's diseaseDopamineAffect (linguistics)MoodPsychiatryMedicineDiseaseInternal medicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,859

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations53
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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