Postural sway correlates with cognition and quality of life in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The severity of Parkinson's disease (PD) is difficult to assess objectively owing to the lack of a robust biological marker of underlying disease status, with consequent implications for diagnosis, treatment and prognosis. The current standard tool is the Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS), but this is hampered by variability between observers and within subjects. Postural sway has been shown to correlate with complex brain functioning in other conditions. This study aimed to investigate the relationship between postural sway, MDS-UPDRS and other non-motor measures of disease severity in patients with PD. METHOD: 25 patients with PD and 18 age-matched controls participated in the study. All participants underwent assessment of postural sway using a force plate, with eyes open and closed. In addition, participants underwent tests of cognition and quality of life: Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Neuropsychiatry Unit Cognitive Assessment (NUCOG) and, for the patients, the Parkinson's Disease Questionnaire (PDQ-39-1), and assessment of clinical status using the motor component of the MDS-UPDRS. RESULTS: Patients swayed significantly more than controls. This was most obvious in the eyes-closed condition. Sway path length showed strong correlations with PDQ-39-1, MoCA and the verbal fluency component of the NUCOG, and, to a lesser degree, with the UPDRS-III in patients with PD. CONCLUSION: These results suggest that motor and non-motor symptoms of PD are associated in patients, and, in particular, that postural sway shows potential as a possible measure of underlying disease status in PD, either alone or in combination with other measures.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».