Affective and personality disorders in Parkinson's disease premotor phase. Pilot study.
Notice bibliographique
Résumé
Neuropsychiatric symptoms are one of the factors determining quality of life among Parkinson's disease patients, but often remain underestimated by clinicians, especially in early disease stage. Objective: to study the clinical features of affective disorders and comorbid personality traits in prodrome of Parkinson's disease (PD) and their effect on treatment adherence. Materials and methods: 29 patients with PD were studied with questionnaires (Toronto alexithymia scale (TAS); Minimult personal questionnaire; DSM-IV criteria (SCID-II); Hospital anxiety and depression scale (HADS); Hamilton Scale for the Assessment of Depression (HAM-D)), and clinical-psychopathological method with objective information collection, neurological examination and neuropsychological testing. Results: Among the patients with PD, personality premorbid features cluster C were most prominent (48% patients). Affective disorders in the prodromal period of PD are dysthymia (13.7%); cyclothymia (6.8%); recurrent depressive disorder (34.4%); and single depressive episode (44.8%). Affective disorders in PD are characterized by late onset, the prevalence of anxiety, asthenic-apathetic symptoms, as well as a high level of alexithymia and somatization. We found the relationship of personality traits and adherence to therapy: the least compliant are histrionic n = 3 (10.3%) and schizotypal n = 2 (6.9%) patients. A high prevalence of dissociative reactions (55%) was noted in response to a diagnosis of PD, which is similar to cancer patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».