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Enregistrement W2926108637 · doi:10.1016/j.parkreldis.2019.03.016

Parkinson's disease patients experiencing peak-dose dyskinesia redistribute involuntary movements throughout their body to improve motor control

2019· article· en· W2926108637 sur OpenAlexafffund
Karina Lebel, Christian Duval, Étienne Goubault, Sarah Bogard, Pierre J. Blanchet

Notice bibliographique

RevueParkinsonism & Related Disorders · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitut de Réadaptation en Déficience Physique de QuébecUniversity of Calgary
Mots-clésDyskinesiaPhysical medicine and rehabilitationParkinson's diseaseParoxysmal dyskinesiaMedicinePsychologyMovement disordersDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In Parkinson's disease (PD), dyskinesia is considered a major side effect of dopamine replacement therapy. Nevertheless, many patients with dyskinesia function adequately. OBJECTIVE: To study objectively dyskinesia phenomenology in order to understand why or how patients with dyskinesia are still able to perform motor tasks. METHODS: Patients with and without dyskinesia, as well as healthy older adults, performed a geostationary task during which they attempted to stabilize a glass of water at eye level. Dyskinesia amplitude displayed by each body segment was extracted from accelerometers, and its distribution among the segments, analyzed. RESULTS: Patients experiencing dyskinesia initially distributed most of their dyskinesia away from the segments directly involved in the task. With time, this distribution shifts back towards the hand. CONCLUSION: Our results suggest that patients developed a strategy of involuntary movement's redistribution to attenuate their functional impact on voluntary movements. However, this strategy can only be maintained for a certain period before "re-emerging" dyskinesia occurs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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