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Enregistrement W2416982166 · doi:10.5665/sleep.5452

A Four-Year Longitudinal Study on Restless Legs Syndrome in Parkinson Disease

2016· article· en· W2416982166 sur OpenAlexaff
Marcello Moccia, Roberto Erro, Marina Picillo, Gabriella Santangelo, Emanuele Spina, Roberto Allocca, Katia Longo, Marianna Amboni, Raffaele Palladino, Roberta Assante, Sabina Pappatà, Maria Teresa Pellecchia, Paolo Barone, Carmine Vitale

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRestless Legs Syndrome Research
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestless legs syndromeDopaminergicParkinson's diseaseMedicineLogistic regressionStepwise regressionDopamine transporterInternal medicinePediatricsPutamenNarcolepsyREM sleep behavior disorderMovement disordersDiseasePhysical therapyInsomniaNeurologyDopaminePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Restless legs syndrome (RLS) prevalence estimates range from 0% to 52% in Parkinson disease (PD), but the causal relationship between the two disorders is still debated. The present study aims to evaluate RLS prevalence in de novo PD subjects, its incidence during the first 4 years from diagnosis, and possible relationships with clinical, laboratory, and neuroradiological data. One hundred nine newly diagnosed, drug-naïve PD subjects were evaluated at the time of PD diagnosis, and after 2- and 4-years. RLS diagnosis was performed with the RLS Diagnostic Index at each visit. Motor features, additional non-motor symptoms (NMS), and concomitant dopaminergic and nondopaminergic treatments were also gathered. Moreover, at baseline, 65 subjects were randomly selected to undergo a FP-CIT SPECT to study dopamine transporter availability. RLS prevalence rose from 4.6% at baseline evaluation to 6.5% after 2 years and to 16.3% after 4 years (P = 0.007). A multinomial logistic stepwise regression model selected NMS Questionnaire items more likely to be associated with RLS at diagnosis (insomnia, OR = 15.555; P = 0.040) and with occurrence of RLS during follow-up (dizziness, OR = 1.153; P = 0.022; and daytime sleepiness; OR = 9.557; P = 0.001), as compared to patients without RLS. Older age was more likely associated to increased RLS occurrence during follow-up in a random effect logistic regression model (OR = 1.187; P = 0.036). A multinomial logistic stepwise model found increased dopaminergic transporter availability of affected caudate and putamen to be more likely associated with RLS presence at diagnosis (n = 5; OR = 75.711; P = 0.077), and RLS occurrence during follow-up (n = 16; OR = 12.004; P = 0.059), respectively, as compared to patients without RLS (n = 88). RLS is present since PD diagnosis, and increases in prevalence during the course of PD. PD subjects with RLS have higher age at PD onset, more preserved dopaminergic pathways, and worse sleep and cardiovascular disturbances. Prevalence of RLS at the time of PD diagnosis is similar to estimates in the general population. However, it significantly increases during the first 4 years from diagnosis, being likely secondary to PD progression. PD patients with RLS have a better dopaminergic transmission, as measured by FP-CIT SPECT, than patients without RLS, suggesting that other neurotransmitters might be implicated. In line with this proposition, there is the significant co-occurrence of RLS and other non-motor symptoms such as sleep disturbances and autonomic dysfunction, which are mostly claimed to be nondopaminergic. This would also explain the partial response of RLS to dopaminergic treatments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations90
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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