Risk factors of levodopa-induced dyskinesia in Parkinson’s disease: results from the PPMI cohort
Notice bibliographique
Résumé
Levodopa-induced dyskinesias (LID) negatively impact on the quality of life of patients with Parkinson's disease (PD). We assessed the risk factors for LID in a cohort of de-novo PD patients enrolled in the Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI). This retrospective cohort study included all PD patients enrolled in the PPMI cohort. Main outcome was the incidence rate of dyskinesia, defined as the first time the patient reported a non-zero score in the item "Time spent with dyskinesia" of the MDS-UPDRS part IV. Predictive value for LID development was assessed for clinical and demographical features, dopamine transporter imaging (DaTscan) pattern, cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers (Aβ42, total tau, phosphorylated tau, total α synuclein) and genetic risk score for PD. Overall, data from 423 PD patients were analyzed. The cumulative incidence rate of LID was 27.4% (95% CI = 23.2-32.0%), with a mean onset time of 5.81 years from PD diagnosis. Multivariate Cox regression analysis showed several factors predicting LID development, including female gender (HR = 1.61, 95% CI = 1.05-2.47), being not completely functional independent as measured by the modified Schwab & England ADL scale (HR = 1.81, 95% CI = 0.98-3.38), higher MDS-UPDRS part III score (HR = 1.03, 95% CI = 1.00-1.05), postural instability gait disturbances or intermediate phenotypes (HR = 1.95, 95% CI = 1.28-2.96), higher DaTscan caudate asymmetry index (HR = 1.02, 95% CI = 1.00-1.03), higher polygenic genetic risk score (HR = 1.39, 95% CI = 1.08-1.78), and an anxiety trait (HR = 1.02, 95% CI = 1.00-1.04). In PD patients, cumulative levodopa exposure, female gender, severity of motor and functional impairment, non-tremor dominant clinical phenotype, genetic risk score, anxiety, and marked caudate asymmetric pattern at DaTscan at baseline represent independent risk factors for developing LID.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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.
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 ».