EFFECTS OF VASCULAR COMORBIDITY IN PARKINSON'S DISEASE
Notice bibliographique
Résumé
Vascular disease and risk factors are common in Parkinson9s disease (PD) and may influence phenotype. Statin therapy may thus be indicated. 1759 recently diagnosed PD cases from a multicentre prospective study underwent a Montreal Cognitive Assessment and the Unified PD Rating Scale part 3 (UPDRS 3). History of vascular events, risk factors and statin usage was recorded. QRISK2 quantified cardiovascular risk. Mean age was 67.5 (SD 9.3), disease duration 1.3 (SD 0.9) years, 65.2% male. 4.7% had prior stroke/TIA, 12.5% cardiac disease, 30.4% hypertension, 27.3% high cholesterol, 20.7% obesity, 7.2% diabetes and 4.6% smokers. Patients with prior stroke/TIA had more cognitive impairment (42.0% versus 25.0%, p<0.001) and postural instability gait difficulty (p=0.02). 32.6% had QRISK2 ≥20%, 30.2% QRISK2 10–20%, and 22.5% QRISK2 <10%. Age (p<0.001), sex (p<0.001), UPDRS 3 (p<0.001) and cognitive impairment (p=0.019) differences were significant across groups; higher QRISK2 patients were therefore older with worse motor and cognitive status. 77.4% of vascular disease cases were prescribed statins, compared to 37.3% for QRISK2 ≥20%. Vascular comorbidity contributes to disease pattern in PD, and statin usage is suboptimal. This has prognostic and treatment implications.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».