Treatment with Rasagiline Improves the Quality of Sleep in Patients with Parkinson's Disease: Results of the Rasagiline Effect on Sleep Trial (REST) (S52.006)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the impact of rasagiline treatment on sleep disturbances in Parkinson Disease. Background Sleep dysfunction in PD is common affecting some 60–98% of patients. Sleep disorders include excessive daytime sleepiness, sleep attacks, advanced sleep phase syndrome, nocturnal awakenings, and REM sleep behaviour disorder – each having a significant impact on patient quality of life. Design/Methods: This was an open-label, multi-center, single-arm study in patients with PD who were considered suitable for treatment with rasagiline as monotherapy or adjunct therapy (0.5 or 1.0 mg once daily per Canadian label). Subjects were assessed at baseline and after 2 months of treatment using the Parkinson9s Disease Sleep Scale (PDSS) to assess overall sleep quality and Epworth Sleepiness Scale (ESS) to assess daytime sleepiness. Results: 110 PD patients were treated with rasagiline (mean age 67 years; disease duration 4.3 years) and 97 completed the two visits; most had a Hoehn and Yahr Stage of 2 and received rasagiline as adjunct therapy. Treatment with rasagiline improved mean ± SD PDSS scores from 96.2 ± 21.6 at baseline to 105.5 ± 21.93 at 2 months (treatment effect 9.1 ± 18.7 points, p=0.003 [n=97]), denoting an improvement in sleep experience. Analysis by item revealed significant differences from baseline in overall quality of sleep, nocturnal restlessness, nocturnal motor symptoms and sleep refreshment (p Conclusions: In this open-label study, two months treatment with rasagiline improved sleep experience in patients with PD. Supported by: Teva Canada Innovation. Disclosure: Dr. Panisset has received personal compensation for activities with Teva Neuroscience, Novartis, Allergan, and Merz.Dr. Panisset has received research support from Teva Neuroscience, Novartis, and Allergan. Dr. Chouinard has received personal compensation for activities with Teva Neuroscience, Novartis, Shires, and Prestwick. Dr. Chouinard has received personal compensation in an editorial capacity from Novartis. Dr. Chouinard has received research support from Novartis, Teva Neuroscience, Elan Corporation, Schering-Plough Corporation, Merck & Co., Inc., Kyowa, and Amarin.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».