Population-based Studies on the Clinical Progression of Motor and Non-motor Features in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Although Parkinson’s disease (PD) is a movement disorder in which tremor, rigidity and bradykinesia constitute the cardinal signs of the disease, it is increasingly recognised to be associated with a wide range of motor and non-motor features. Population-based studies demonstrate that the motor course in PD is generally slowly progressive, with average annual progression rates of ≤3%. However, there is remarkable inter-individual variation in the clinical course of PD, with advanced age and predominant postural instability and gait difficulties being major risk factors for more rapid motor and cognitive decline. Around 20–40% of patients exhibit subtle cognitive deficits at diagnosis. These usually worsen over time and progress into dementia, which approximately 80% of PD subjects develop during the course of their disease. Population-based studies indicate rather high frequencies of other non-motor symptoms in moderate to advanced stages, such as depression, fatigue, apathy, sleep disorders and autonomic dysfunction, although prevalence rates often are lower than those observed in clinic-based studies. However, as several population-based studies were cross-sectional, uncontrolled and did not use currently accepted rating scales or diagnostic criteria, the relative risk and clinical course of many disease-related features remain unclear in the general PD population. Further population-based studies are warranted in order to extend current knowledge on the clinical course in representative PD cohorts.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».