What contributes to quality of life in patients with Parkinson's disease?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the factors that determine quality of life (QoL) in patients with idiopathic Parkinson's disease in a population based sample. Quality of life (QoL) is increasingly recognised as a critical measure in health care as it incorporates the patients' own perspective of their health. METHODS: All patients with Parkinson's disease seen in a population based study on the prevalence of parkinsonism were asked to complete a disease-specific QoL questionnaire (PDQ-39) and the Beck depression inventory. A structured questionnaire interview and a complete neurological examination, including the Hoehn and Yahr scale, the Schwab and England disability scale, the motor part of the unified Parkinson's disease rating scale (UPDRS part III), and the mini mental state examination were performed by a neurologist on the same day. RESULTS: The response rate was 78%. The factor most closely associated with QoL was the presence of depression, but disability, as measured by the Schwab and England scale, postural instability, and cognitive impairment additionally contributed to poor QoL. Although the UPDRS part III correlated significantly with QoL scores, it did not contribute substantially to predicting their variance once depression, disability, and postural instability had been taken into account. In addition, patients with akinetic rigid Parkinson's disease had worse QoL scores than those with tremor dominant disease, mainly due to impairment of axial features. CONCLUSION: Depression, disability, postural instability, and cognitive impairment have the greatest influence on QoL in Parkinson's disease. The improvement of these features should therefore become an important target in the treatment of the disease.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».