Comparison Between Automatic and Visual Scorings of REM Sleep Without Atonia for the Diagnosis of REM Sleep Behavior Disorder in Parkinson Disease
Notice bibliographique
Résumé
Study Objectives: To compare three different methods, two visual and one automatic, for the quantification of rapid eye movement (REM) sleep without atonia (RSWA) in the diagnosis of REM sleep behavior disorder (RBD) in Parkinson's disease (PD) patients. Methods: Sixty-two consecutive patients with idiopathic PD underwent video-polysomnographic recording and showed more than 5 minutes of REM sleep. The electromyogram during REM sleep was analyzed by means of two visual methods (Montréal and SINBAR) and one automatic analysis (REM Atonia Index or RAI). RBD was diagnosed according to standard criteria and a series of diagnostic accuracy measures were calculated for each method, as well as the agreement between them. Results: RBD was diagnosed in 59.7% of patients. The accuracy (85.5%), receiver operating characteristic (ROC) area (0.833) and Cohen's K coefficient (0.688) obtained with RAI were similar to those of the visual parameters. Visual tonic parameters, alone or in combination with phasic activity, showed high values of accuracy (93.5-95.2%), ROC area (0.92-0.94), and Cohen's K (0.862-0.933). Similarly, the agreement between the two visual methods was very high, and the agreement between each visual methods and RAI was substantial. Visual phasic measures alone performed worse than all the other measures. Conclusion: The diagnostic accuracy of RSWA obtained with both visual and automatic methods was high and there was a general agreement between methods. RAI may be used as the first line method to detect RSWA in the diagnosis of RBD in PD, together with the visual inspection of video-recorded behaviors, while the visual analysis of RSWA might be used in doubtful cases.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».