Diagnosing REM sleep behavior disorder in Parkinson’s disease without a gold standard: a latent-class model study
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: To ascertain whether current diagnostic criteria for REM sleep behavior disorder (RBD) are appropriate in patients with Parkinson's disease (PD) consulting a movement disorder center, to evaluate the accuracy of REM sleep without atonia (RSWA) thresholds and determine the value of screening questionnaires to discriminate PD patients with RBD. METHODS: One hundred twenty-eight consecutive PD patients (M = 80; mean age: 65.6 ± 8.3 years) underwent screening questionnaires, followed by a sleep-focused interview and a full-night video-polysomnography (vPSG). Without a gold standard, latent class models (LCMs) were applied to create an unobserved ("latent") variable. Sensitivity analysis was performed using RSWA cutoff derived from two visual scoring methods. Finally, we assessed the respective diagnostic performance of each diagnostic criterion for RBD and of the screening questionnaires. RESULTS: According to the best LCM-derived model, patients having either "history" or "video" with RSWA or alternatively showing both "history" and "video" without RSWA were classified as having RBD. Using both SINBAR and Montreal scoring methods, RSWA criterion showed the highest sensitivity while concomitant history of RBD and vPSG-documented behaviors, regardless to presence of RSWA, displayed the highest specificity. Currently recommended diagnostic threshold of RSWA was found to be optimal in our large cohort of PD patients. Both the RBD screening questionnaire (RBDSQ) and the RBD single question (RBD1Q) showed poor sensitivity and specificity. CONCLUSIONS: Results of the best LCM for diagnosis of RBD in PD were consistent with the current diagnostic criteria. Moreover, RBD might be considered in those PD patients with both history and vPSG-documented dream enactment behaviors, but with RSWA values within the normal range.
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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 | 0,033 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».