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Enregistrement W3021274211 · doi:10.1136/jnnp-2019-322453

Spectrum of impulse control behaviours in Parkinson’s disease: pathophysiology and management

2020· review· en· W3021274211 sur OpenAlexaff
Mark Kelly, Fahd Baig, David Okai

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Neurosurgery & Psychiatry · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilParkinson's UK
Mots-clésPsychosocialNeurocognitiveBiopsychosocial modelParkinson's diseasePsychologyObservational studyClinical psychologyDiseasePsychological interventionGenetic predispositionMedicineNeuroscienceCognitionPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impulse control behaviours (ICBs) are a range of behaviours linked by their reward-based, repetitive natures. They can be precipitated in Parkinson's disease (PD) by dopamine replacement therapy, often with detrimental consequences for patients and caregivers. While now a well-recognised non-motor feature of treated PD, much remains unknown about the influence of risk factors, pathophysiological mechanisms, vulnerability factors for specific types of behaviour and the optimal management strategies. Imaging studies have identified structural and functional changes in striatal and prefrontal brain regions, among others. Gene association studies indicate a role for genetic predisposition to PD-ICB. Clinical observational studies have identified potential modifiable and non-modifiable risk factors. Psychological studies shed light on the neurocognitive domains implicated in PD-ICBs and identify psychosocial determinants that may perpetuate the cycle of impulsive and harm-avoidance behaviours. Based on these results, a range of pharmacological and non-pharmacological management strategies have been trialled in PD-ICBs with varying success. The purpose of this review is to update clinicians on the evidence around the pathophysiology of PD-ICB. We aim to translate our findings into an interpretable biopsychosocial model that can be applied to the clinical assessment and management of individual cases of PD-ICB.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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