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Enregistrement W2560353112 · doi:10.1155/2016/6762528

Gastrointestinal Dysfunctions in Parkinson’s Disease: Symptoms and Treatments

2016· review· en· W2560353112 sur OpenAlexafffund
A Poirier, Benoît Aubé, Mélissa Côté, Nicolas Morin, Thérèse Di Paolo, Denis Soulet

Notice bibliographique

RevueParkinson s Disease · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéParkinson CanadaCanadian Institutes of Health ResearchParkinson Society CanadaParkinson Québec
Mots-clésMedicineParkinson's diseaseDiseaseGastrointestinal diseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A diagnosis of Parkinson's disease is classically established after the manifestation of motor symptoms such as rigidity, bradykinesia, and tremor. However, a growing body of evidence supports the hypothesis that nonmotor symptoms, especially gastrointestinal dysfunctions, could be considered as early biomarkers since they are ubiquitously found among confirmed patients and occur much earlier than their motor manifestations. According to Braak's hypothesis, the disease is postulated to originate in the intestine and then spread to the brain via the vagus nerve, a phenomenon that would involve other neuronal types than the well-established dopaminergic population. It has therefore been proposed that peripheral nondopaminergic impairments might precede the alteration of dopaminergic neurons in the central nervous system and, ultimately, the emergence of motor symptoms. Considering the growing interest in the gut-brain axis in Parkinson's disease, this review aims at providing a comprehensive picture of the multiple gastrointestinal features of the disease, along with the therapeutic approaches used to reduce their burden. Moreover, we highlight the importance of gastrointestinal symptoms with respect to the patients' responses towards medical treatments and discuss the various possible adverse interactions that can potentially occur, which are still poorly understood.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,279 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations127
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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