Non-Motor Symptoms in Early Drug-Naive Parkinson disease (P3.007)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine potential sex differences in non-motor symptoms (NMS) among drug-naïve Parkinson disease (PD) patients, and to identify NMS that can best differentiate early PD cases from controls. DESIGN/METHODS: Cross-sectional analysis of 414 newly diagnosed, untreated PD patients (269 male and 145 female) and 188 healthy controls (121 male and 67 female) in the Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI) study. NMS were measured using well-validated instruments covering sleep, olfactory, neurobehavioral, autonomic, and neuropsychological domains. RESULTS: Male and female PD patients were fairly comparable on motor presentations, however sex differences were observed for several non-motor features. Male PD patients had significantly more pronounced deficits in olfaction (p=0.02) and multiple cognitive measurements (all p<0.01) than female patients, whereas female cases experienced higher trait anxiety (p=0.02). Multiple stepwise logistic regression analysis showed that the combination of NMS measures: University of Pennsylvania Smell Identification Test (UPSIT), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Scales for Outcomes in Parkinson's disease - Autonomic (SCOPA-AUT), and state anxiety from the State-Trait Anxiety Inventory effectively differentiate PD patients from controls with an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.913 (95[percnt] confidence interval [CI]: 0.89-0.94). UPSIT, MoCA, and SCOPA-AUT were the most predictive NMS in men (AUC=0.919, 95[percnt]CI: 0.89-0.95) as compared to UPSIT, MoCA, and REM Sleep Disorder Screening Questionnaire in women (AUC=0.903, 95[percnt]CI: 0.86-0.95). CONCLUSIONS: Our analysis revealed notable sex differences in several non-motor features of de novo PD patients. Further, we found a parsimonious NMS combination that could effectively differentiate de novo cases from healthy controls.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».