Age, Gender, Comorbidity, and the MDS-UPDRS: Results from a Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding sources of variation in International Parkinson and Movement Disorder Society Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS) scores is essential for planning clinical trials in Parkinson's disease and interpreting studies of mild parkinsonian signs. METHODS: We describe the characteristics of the MDS-UPDRS in a population-based sample of individuals without parkinsonism. Multiple linear regression and Spearman's rank correlation coefficients were used to examine potential associations. RESULTS: Among 194 consecutive individuals without parkinsonism, the mean total MDS-UPDRS score was 12.5 (SD 9.8). Sixty-nine percent (134/193) had motor examination (Part III) scores of 2 or more, 16% (30/194) had scores of 10 or more. Female sex, arthritis or spondylosis, diabetes mellitus, and essential tremor were found to be associated with statistically significant increases in MDS-UPDRS Part III scores. For every 10-year increase in age, the Part III score was greater on average by 2.2 (1.5-2.8). CONCLUSIONS: Elevated MDS-UPDRS scores are common in the general population. The overall burden of motor signs of parkinsonism is especially high in older age groups, in women, and in those with particular comorbidities. Whether this represents evidence of a subclinical neurodegenerative process or the effect of comorbid conditions requires further examination.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».