Risk and predictors of dementia and parkinsonism in idiopathic REM sleep behaviour disorder: a multicentre study
Notice bibliographique
Résumé
Idiopathic REM sleep behaviour disorder (iRBD) is a powerful early sign of Parkinson's disease, dementia with Lewy bodies, and multiple system atrophy. This provides an unprecedented opportunity to directly observe prodromal neurodegenerative states, and potentially intervene with neuroprotective therapy. For future neuroprotective trials, it is essential to accurately estimate phenoconversion rate and identify potential predictors of phenoconversion. This study assessed the neurodegenerative disease risk and predictors of neurodegeneration in a large multicentre cohort of iRBD. We combined prospective follow-up data from 24 centres of the International RBD Study Group. At baseline, patients with polysomnographically-confirmed iRBD without parkinsonism or dementia underwent sleep, motor, cognitive, autonomic and special sensory testing. Patients were then prospectively followed, during which risk of dementia and parkinsonsim were assessed. The risk of dementia and parkinsonism was estimated with Kaplan-Meier analysis. Predictors of phenoconversion were assessed with Cox proportional hazards analysis, adjusting for age, sex, and centre. Sample size estimates for disease-modifying trials were calculated using a time-to-event analysis. Overall, 1280 patients were recruited. The average age was 66.3 ± 8.4 and 82.5% were male. Average follow-up was 4.6 years (range = 1-19 years). The overall conversion rate from iRBD to an overt neurodegenerative syndrome was 6.3% per year, with 73.5% converting after 12-year follow-up. The rate of phenoconversion was significantly increased with abnormal quantitative motor testing [hazard ratio (HR) = 3.16], objective motor examination (HR = 3.03), olfactory deficit (HR = 2.62), mild cognitive impairment (HR = 1.91-2.37), erectile dysfunction (HR = 2.13), motor symptoms (HR = 2.11), an abnormal DAT scan (HR = 1.98), colour vision abnormalities (HR = 1.69), constipation (HR = 1.67), REM atonia loss (HR = 1.54), and age (HR = 1.54). There was no significant predictive value of sex, daytime somnolence, insomnia, restless legs syndrome, sleep apnoea, urinary dysfunction, orthostatic symptoms, depression, anxiety, or hyperechogenicity on substantia nigra ultrasound. Among predictive markers, only cognitive variables were different at baseline between those converting to primary dementia versus parkinsonism. Sample size estimates for definitive neuroprotective trials ranged from 142 to 366 patients per arm. This large multicentre study documents the high phenoconversion rate from iRBD to an overt neurodegenerative syndrome. Our findings provide estimates of the relative predictive value of prodromal markers, which can be used to stratify patients for neuroprotective trials.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».