Urate and Homocysteine: Predicting Motor and Cognitive Changes in Newly Diagnosed Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Urate and homocysteine are potential biomarkers for disease progression in Parkinson's disease (PD). Baseline serum urate concentration has been shown to predict motor but not cognitive decline. The relationship between serum homocysteine concentration and cognitive and motor impairment is unknown. OBJECTIVES: The aim of this study was to examine the association between baseline serum urate and homocysteine, and prospective measures of disease progression and cognition over 54 months in early PD. METHODS: 154 newly diagnosed PD participants and 99 age-matched controls completed a schedule of assessments at baseline, 18, 36 and 54 months. The Movement Disorders Society Unified Parkinson's Disease Scale Part III (MDS-UPDRS III) was used to assess motor severity. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used to assess global cognition. Serum samples drawn at baseline were analysed for urate, homocysteine, red cell folate and vitamin B12 concentrations. RESULTS: Baseline urate was 331.4±83.8 and 302.7±78.0μmol/L for control and PD participants, respectively (p = 0.015). Baseline homocysteine was 9.6±3.3 and 11.1±3.8μmol/L for controls and PD participants, respectively (p < 0.01). Linear mixed effects modelling showed that lower baseline urate (β= 0.02, p < 0.001) and higher homocysteine (β= 0.29, p < 0.05) predicted decline in motor function. Only higher homocysteine concentrations at baseline, however, predicted declining MoCA scores over 54 months (β= 0.11, p < 0.01). CONCLUSIONS: Lower serum urate concentration is associated with worsening motor function; while higher homocysteine concentration is associated with change in motor function and cognitive decline. Therefore, urate and homocysteine may be suitable biomarkers for predicting motor and cognitive decline in early PD.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».