Association of Motor and Cognitive Symptoms with Health-Related Quality of Life and Caregiver Burden in a German Cohort of Advanced Parkinson’s Disease Patients
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson’s disease (PD) is a chronic progressive movement disorder with severe reduction in patients’ health-related quality of life (HR-QoL). Motor and cognitive symptoms are especially linked with decreased PD patients’ HR-QoL. However, the relationship of these symptoms to caregiver burden is relatively unclear. Influence of the Montreal Cognitive Assessment scale (MoCA) as a cognitive screening tool and Movement Disorders Society Unified Parkinson’s disease Rating Scale MDS-UPDRS symptoms in relation to patients’ HR-QoL and caregivers` burden was analyzed. PD patients ( n = 124) completed MDS-UPDRS, MoCA, and the PD questionnaire 8 (PDQ-8) as a measure of quality of life. Caregivers ( n = 78) were assessed by the PD caregiver burden inventory (PDCB). PDQ-8 and PDCB scores were regressed on MDS-UPDRS subscales and MoCA subscores. PDQ-8 correlated with attention ( R 2 0.1282; p < 0.001 ) and executive ( R 2 0.0882; p 0.001) MoCA subscores and all parts of the MDS-UPDRS. PDCB correlated most strongly with MDS-UPDRS part III motor symptoms ( R 2 0.2070; p < 0.001 ) and the MoCA attention subscore ( R 2 0.1815; p < 0.001 ). While all facets of PD symptoms assessed by the MDS-UPDRS relate to PD patients’ quality of life, motor symptoms are the most relevant factor for the prediction of caregiver burden. In addition, patients’ attentional symptoms seem to affect not only them, but also their caregivers. These findings show the potential of a detailed analysis of MDS-UPDRS and MoCA performance in PD 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».