Large-Fiber Neuropathy in Parkinson’s Disease: Clinical, Biological, and Electroneurographic Assessment of a Romanian Cohort
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Increased attention has lately been given to polyneuropathy in Parkinson’s Disease (PD). Several papers postulated that large-fiber neuropathy (PNP) in PD is related to vitamin B12 deficiency and L-Dopa exposure. (2) Methods: Using a cross-sectional, observational study, we evaluated 73 PD patients without a previously known cause of PNP using clinical scores (UPDRS II and III and Toronto Clinical Scoring System), biological evaluation of vitamin B12 and folic acid, and nerve conduction studies to assess the prevalence and features of PNP. (3) Results: The prevalence of PNP was 49.3% in the study group. In the L-Dopa group, the frequency of PNP was 67.3% as compared to PNP in the non-L-Dopa group, where one subject had PNP (χ2 = 23.41, p < 0.01). PNP was predominantly sensory with mild to moderate axonal loss. Cyanocobalamin correlated with L-Dopa daily dose (r = −0.287, p < 0.05) and L-Dopa duration of administration (r = −0.316, p < 0.05). L-Dopa daily dose correlated with the amplitudes of sensory nerve action potentials of the superficial peroneal and radial nerves (r = −0.312, p < 0.05) (r = −0.336, p < 0.05), respectively. (4) Conclusions: PNP is more frequent in L-Dopa-treated patients than in L-Dopa-naïve patients. The results imply that longer exposure to high doses of L-Dopa may cause vitamin B12 and folate imbalance and PNP, secondarily.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».