Nonmotor Symptoms Affect Sleep Quality in Early-Stage Parkinson's Disease Patients With or Without Cognitive Dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Parkinson's disease (PD) patients frequently present with sleep disorders. This study was designed to assess the impact of nonmotor symptoms (NMSs) on sleep quality in early-stage PD patients with and without cognitive dysfunction. Materials and Methods: A sample of 389 early-stage PD patients (modified Hoehn and Yahr score ≤2.5, duration ≤5 years) was recruited for the present study. The Non-Motor Symptoms Questionnaire (NMS-Quest) was used to screen for global NMSs. Depressive symptoms were assessed using the Hamilton Rating Scale for Depression (HAMD). PD motor symptoms were measured with the Unified PD Rating Scale (UPDRS), part III. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used to evaluate global cognitive status, and the PD Sleep Scale (PDSS) was used to quantify sleep quality. Polysomnography (PSG) was used for objective assessment of sleep. Results: In our sample, approximately one-quarter of the PD patients suffered from sleep disturbances (23.7%). Our results also confirmed the high prevalence of cognitive dysfunction in patients with PD (39.8%). In patients with cognitive dysfunction, higher percentage of sleep disorders (34.8% vs 16.2%, P< 0.01) was observed. They also with lower PDSS score, sleep efficiency (SE) and longer sleep lantency (SL) and wake after sleep onset (WASO) (All P< 0.05). In total, the patients who suffered from NMSs, such as depressive symptoms, anxiety symptoms, urinary tract symptoms and hallucinations/delusions, had poorer sleep quality. Better cognition may predict better sleep quality. In patients with cognitive dysfunction, the NMS-Hallucinations/delusions score was the most important risk factor for sleep disorders. In patients without cognitive dysfunction, NMSs such as anxiety and cognition and medication were related to sleep disorder. Conclusions: NMSs in early-stage PD are highly associated with and are determinants of subjective sleep quality. Future studies should focus on elucidating the pathophysiology of these symptoms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».