Therapeutic potential of melatonin and its analogs in Parkinson’s disease: focus on sleep and neuroprotection
Notice bibliographique
Résumé
Sleep disorders constitute major nonmotor features of Parkinson's disease (PD) that have a substantial effect on patients' quality of life and can be related to the progression of the neurodegenerative disease. They can also serve as preclinical markers for PD, as it is the case for rapid eye movement (REM)-associated sleep behavior disorder (RBD). Although the etiology of sleep disorders in PD remains undefined, the assessment of the components of the circadian system, including melatonin secretion, could give therapeutically valuable insight on their pathophysiopathology. Melatonin is a regulator of the sleep/wake cycle and also acts as an effective antioxidant and mitochondrial function protector. A reduction in the expression of melatonin MT(1) and MT(2) receptors has been documented in the substantia nigra of PD patients. The efficacy of melatonin for preventing neuronal cell death and for ameliorating PD symptoms has been demonstrated in animal models of PD employing neurotoxins. A small number of controlled trials indicate that melatonin is useful in treating disturbed sleep in PD, in particular RBD. Whether melatonin and the recently developed melatonergic agents (ramelteon, tasimelteon, agomelatine) have therapeutic potential in PD is also discussed.
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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 | 0,001 | 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 ».