Clinical and Epidemiological Aspects of Parkinson's Disease in the South of Western Siberia
Notice bibliographique
Résumé
Тhe article is devoted to one of the most common neurodegenerative diseases in the world - Parkinson's disease (PD), the prevalence of which in Russia reaches 140-150 people per 100 thousand people. The clinical and anamnestic profile of a patient with PD is presented, the prevalence of motor and non-motor symptoms is reflected, and a comparative characteristic of the neurological deficit in the Siberian population of patients with other cohorts of patients with Parkinson's disease is presented. We studied 140 patients with Parkinson's disease. A comprehensive assessment of neurological status was performed using the “Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS). In addition, we used the Beck Depression and MoCA scale - test. The cohort of the study was dominated by overweight patients with a higher level of education, with concomitant arterial hypertension, coronary heart disease and dyslipidemia. The prevalence of motor and most non-motor symptoms depends on the stage of the disease. The predominant form of the disease was a mixed form, which was also noted in research cohorts in Canada and the UK. The Siberian cohort tends to be more prevalent in hyposmia, daytime sleepiness, orthostatic hypotension, and depressive and REM disorders. Our data show the importance of a comprehensive assessment of both motor and non-motor neurological deficits, as well as the analysis of comorbid disorders and risk factors for the occurrence and progression of Parkinson's disease. They also show the prevalence of certain motor and non-motor symptoms in the Siberian cohort of patients with Parkinson's disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».