Factors affecting the quality of life in patients with Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate factors associated with the quality of life(QOL) in patients with PD,especially the relationship between QOL and non-motor symptoms(NMS).Methods 185 PD patients were analyzed with UPDRS-Ⅲ and H-Y for assessing their motor symptoms,meanwhile,the PDNMS Questionnaire(NMSQ),Hamilton Depression Scale(HAMD),Hamilton Anxiety Scale(HAMA),Parkinson Disease Sleep Scale(PDSS) and Montreal cognitive assessment(MOCA) were used for their NMS.The QOL was assessed with Medical Outcomes Study 36-Item Short-Form Health Survey(SF-36).Multiple linear regression analyses were used to determine which variables were strongly associated with QOL.Results Patients with PD had lower scores on all dimensions of SF-36,comparing with those of the healthy old ones.The total score of SF-36 had negative associations with scores of H-Y stages,UPDRSⅢ,HAMA,HAMD and NMSQ,and a positive one with PDSS.Multiple stepwise regression analysis showed that scores of UPDRSⅢand rigidity could explain 21.6%of the variance of SF-36 total score.When non-motor scales were included in the model,NMSQ alone could explain 21.5%.After we instead the HAMD and NMSQ with their subdomains,feelings of despair,urinary symptoms,cognitive impairment,weight loss and blocking accounted for 35.8%of the variance.For patients below 65 years old,66～75 years old and older than 75years old,predictors were different.Conclusion The NMS such as feelings of despair,urinary symptoms,cognitive impairment,weight loss and blocking are the more important predictors of deterioration in QOL in PD patients.Given the patient's traits,treatments aiming to these aspects should be individualized.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».