Phenotypic variability of PINK1 expression: 12 Years' clinical follow‐up of two Italian families
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mutations in the PINK1 gene are the second most frequent cause of autosomal recessive early-onset parkinsonism. METHODS: We evaluated five affected PINK1 homozygous and 14 heterozygous mutation carriers from two large Italian families over a 12-year follow-up period. Motor, nonmotor, cognitive, psychiatric, and behavioral profiles were systematically assessed. Four homozygotes and eight heterozygotes underwent magnetic resonance imaging. RESULTS: All homozygotes showed a mild progression of motor signs and a persistent excellent response to levodopa. All but one patient complained of nonmotor symptoms and sleep impairment. Three presented impulse control disorders and two anxiety and apathy. All obtained abnormal scores at Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and in tests sensitive to frontal functions; one presented a global cognitive impairment. Three heterozygotes showed motor signs and were diagnosed as possibly affected. They had nonmotor symptoms and cognitive impairment, and two of them showed mild bilateral temporal atrophy. Five unaffected heterozygotes reported abnormal scores at MoCA and low performances at tests sensitive to frontal functions. CONCLUSION: We expanded the phenotypic profile of PINK1-related parkinsonism, including psychiatric and cognitive features as part of clinical presentation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».