ICARUS study: prevalence and clinical features of impulse control disorders in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Impulse control disorders/other compulsive behaviours ('ICD behaviours') occur in Parkinson's disease (PD), but prospective studies are scarce, and prevalence and clinical characteristics of patients are insufficiently defined. OBJECTIVES: To assess the presence of ICD behaviours over a 2-year period, and evaluate patients' clinical characteristics. METHODS: A prospective, non-interventional, multicentre study (ICARUS (Impulse Control disorders And the association of neuRopsychiatric symptoms, cognition and qUality of life in ParkinSon disease); SP0990) in treated Italian PD outpatients. Study visits: baseline, year 1, year 2. Surrogate primary variable: presence of ICD behaviours and five ICD subtypes assessed by modified Minnesota Impulsive Disorder Interview (mMIDI). RESULTS: 1069/1095 (97.6%) patients comprised the Full Analysis Set. Point prevalence of ICD behaviours (mMIDI; primary analysis) was stable across visits: 28.6% (306/1069) at baseline, 29.3% (292/995) at year 1, 26.5% (245/925) at year 2. The most prevalent subtype was compulsive eating, followed by punding, compulsive sexual behaviour, gambling and buying disorder. Patients who were ICD positive at baseline were more likely to be male, younger, younger at PD onset, have longer disease duration, more severe non-motor symptoms (including mood and sexual function), depressive symptoms, sleep impairment and poorer PD-related quality of life. However, they did not differ from the ICD-negative patients in their severity of PD functional disability, motor performance and cognitive function. CONCLUSIONS: Prevalence of ICD behaviours was relatively stable across the 2-year observational period. ICD-positive patients had more severe depression, poorer sleep quality and reduced quality of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».