Quantifying the risk of neurodegenerative disease in idiopathic REM sleep behavior disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Idiopathic REM sleep behavior disorder (RBD) is a potential preclinical marker for the development of neurodegenerative diseases, particularly Parkinson disease (PD) and Lewy body dementia. However, the long-term risk of developing neurodegeneration in patients with idiopathic RBD has not been established. Obtaining an accurate picture of this risk is essential for counseling patients and for development of potential neuroprotective therapies. METHODS: We conducted a follow-up study of all patients seen at the sleep disorders laboratory at the Hôpital du Sacré Coeur with a diagnosis of idiopathic RBD. Diagnoses of parkinsonism and dementia were defined according to standard criteria. Survival curves were constructed to estimate the 5-, 10-, and 12-year risk of developing neurodegenerative disease. RESULTS: Of 113 patients, 93 (82%) met inclusion criteria. The mean age of participants was 65.4 years and 75 patients (80.4%) were men. Over the follow-up period, 26/93 patients developed a neurodegenerative disorder. A total of 14 patients developed PD, 7 developed Lewy body dementia, 4 developed dementia that met clinical criteria for AD, and 1 developed multiple system atrophy. The estimated 5-year risk of neurodegenerative disease was 17.7%, the 10-year risk was 40.6%, and the 12-year risk was 52.4%. CONCLUSIONS: Although we have found a slightly lower risk than other reports, the risk of developing neurodegenerative disease in idiopathic REM sleep behavior disorder is substantial, with the majority of patients developing Parkinson disease and Lewy body dementia.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».