Typical features of Parkinson disease and diagnostic challenges with microdeletion 22q11.2
Notice bibliographique
Résumé
Objective To delineate the natural history, diagnosis, and treatment response of Parkinson disease (PD) in individuals with 22q11.2 deletion syndrome (22q11.2DS), and to determine if these patients differ from those with idiopathic PD. Methods In this international observational study, we characterized the clinical and neuroimaging features of 45 individuals with 22q11.2DS and PD (mean follow-up 7.5 ± 4.1 years). Results 22q11.2DS PD had a typical male excess (32 male, 71.1%), presentation and progression of hallmark motor symptoms, reduced striatal dopamine transporter binding with molecular imaging, and initial positive response to levodopa (93.3%). Mean age at motor symptom onset was relatively young (39.5 ± 8.5 years); 71.4% of cases had early-onset PD (<45 years). Despite having a similar age at onset, the diagnosis of PD was delayed in patients with a history of antipsychotic treatment compared with antipsychotic-naive patients (median 5 vs 1 year, p = 0.001). Preexisting psychotic disorders (24.5%) and mood or anxiety disorders (31.1%) were common, as were early dystonia (19.4%) and a history of seizures (33.3%). Conclusions Major clinical characteristics and response to standard treatments appear comparable in 22q11.2DS-associated PD to those in idiopathic PD, although the average age at onset is earlier. Importantly, treatment of preexisting psychotic illness may delay diagnosis of PD in 22q11.DS patients. An index of suspicion and vigilance for complex comorbidity may assist in identifying patients to prioritize for genetic testing.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».