Characteristic Motor and Nonmotor Symptoms Related to Quality of Life in Drug-Naïve Patients with Late-Onset Parkinson Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Unlike young-onset Parkinson disease (YOPD), characteristics of late-onset PD (LOPD) have not yet been clearly elucidated. We investigated characteristic features and symptoms related to quality of life (QoL) in LOPD patients. METHODS: We recruited drug-naïve, early PD patients. The patient cohort was divided into 3 subgroups based on patient age at onset (AAO): the YOPD group (AAO <50 years), the middle-onset PD (MOPD) group, and the LOPD group (AAO ≥70 years). Using various scales for motor symptoms (MS) and non-MS (NMS) and QoL, we compared the clinical features and impact on QoL. RESULTS: Of the 132 enrolled patients, 26 were in the YOPD group, 74 in the MOPD group, and 32 in the LOPD group. Among parkinsonian symptoms, patients in the LOPD group had a lower score on the Korean version of the Montreal Cognitive Assessment than the other groups. Logistic regression analysis showed genitourinary symptoms were related to the LOPD group. Linear regression analysis showed both MS and NMS were correlated with QoL in the MOPD group, but only NMS were correlated with QoL in the LOPD group. Particularly, anxiety and fatigue affected QoL in the LOPD group. CONCLUSION: LOPD patients showed different characteristic clinical features, and different symptoms were related with QoL for LOPD than YOPD and MOPD patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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.
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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 découle