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Enregistrement W3042983652

Impact of Non-motor Symptoms on the Quality of Life in Parkinson's Disease Patients

2020· article· en· W3042983652 sur OpenAlexaboutno aff
S Rakhmatova, Nodira Akhmatova, Sadriddin Pulatov, G Akhmatova

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medicine and Medical Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Montreal Cognitive AssessmentParkinson's diseaseDiseaseRating scaleMotor symptomsCognitionPhysical therapyMovement disordersInternal medicineCognitive impairmentPsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parkinson’s disease (PD) affects about 1–2% of the population over 65 years of age and up to 3–5% of people 85 years of age and older. PD is a neurodegenerative disease characterized by a combination of motor and non-motor symptoms. NMS contribute to overall healthcare costs and have a profound impact on the quality of life of both patients and caregivers. Their improved management has been identified as a major unmet medical need. The main clinical symptoms of PD are well understood, but it is necessary to continue studying the changes of symptoms as it progresses. The nonmotor symptoms (NMS) of Parkinson’s disease (PD) are important factors for quality of life (QOL). Few studies on NMS have been conducted in Asian PD patients. The aims of the research. To study the structure of non-motor symptoms (NMS) at the early and last stages of PD, to determine the frequency and clinical significance of the NMS at different stages of PD, comparing the severity of NMS in PD with the severity of the same symptoms in the natural aging, to study the quality of life (QOL) of patients with the impact assessment of the NMS and the assessment of motor symptoms on this features. The material and methods. The study included 40 patients with PD and 15 patients without neurodegenerative disorders (control group). The degree of movement disorders severity was assessed using UPDRS scale. Cognitive function was assessed using the Montreal Cognitive Rating Scale (MoCA). To identify and assess the severity of NMS questionnaire used NMSS. Assessment of quality of life of patients was carried out by PDQ-26 questionnaire. Results. There was a significant difference between the intensity of the NMS in PD patients and the control group. Intensity of NMS significantly correlated with disease stage, disease duration, with the points on the UPDRS scale. NMS had at least some impact on quality of life for 84% of the respondents; 48% indicated that NMS represented a greater challenge than motor symptoms. Conclusion. NMS significantly affect the quality of life, their severity and structure varies considerably from early to late stage PD, and they are the result of a neurodegenerative process, and not the natural aging process.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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