Clinical characteristics of fatigued Parkinson’s patients and the response to dopaminergic treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fatigue, which is commonly observed in Parkinson's disease (PD), can greatly reduce quality of life and is difficult to treat. We here aimed to investigate the prevalence and characteristics of fatigue among PD patients and to explore an effective strategy to treat PD fatigue. METHOD: This was an observational cross-sectional study conducted in northeastern China. We examined fatigue in 222 PD patients from northeastern China using the Parkinson Fatigue Scale-16 (PFS-16). The disease severity, depression, sleep and cognitive functioning were assessed with the Hoehn & Yahr staging (H-Y stage), Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS), Hamilton Depression Scale (HAMD), Parkinson's Disease Sleep Scale (PDSS) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) by interview. RESULTS: The frequency of fatigue in PD patients was 59.46 %. Fatigued patients had longer disease durations and greater disease severity than nonfatigued patients. Additionally, fatigued PD patients scored significantly higher for all motor symptoms, except for tremor, and had more serious depressive symptoms and sleep disturbances than nonfatigued PD patients did. The sleep disturbance severity was an independent factor for fatigue. Furthermore, 43.04 % of fatigued patients taking dopaminergic drugs had fatigue remission. Depression severity was identified as an independent factor for dopaminergic drug non-responsive fatigue. CONCLUSIONS: PD patients with severe sleep disturbances tend to suffer from fatigue. Levodopa improved fatigue only in PD patients with mild depression or no depression, implying that dopaminergic medication is required, but not sufficient, for fatigue suppression in PD patients with moderate or severe depression. Thus, restoring serotonergic neurotransmission as a combination therapy may offer a better strategy for the treatment of fatigue in these patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».