Spectrum of impulse control behaviours in Parkinson’s disease: pathophysiology and management
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».