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Enregistrement W3106943191 · doi:10.32345/usmyj.3(117).2020.58-67

INFLUENCE OF SLEEP DISTURBANCES ON COGNITIVE DECLINE IN PATIENTS WITH PARKINSON’S DISEASE

2020· article· en· W3106943191 sur OpenAlexaboutno aff
Anastasiia D. Shkodina, K.А. Tarianyk, Dmytro I. Boiko

Notice bibliographique

RevueUkrainian Scientific Medical Youth Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionCognitive declineDementiaDiseaseParkinson's diseaseSleep (system call)PsychologyRating scalePsychiatryClinical psychologyMedicineDevelopmental psychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article summarizes the arguments and counter-arguments within the scientific discussion on the impact of sleep disorders on the development of cognitive decline in patients with Parkinson's disease. The main purpose of the study is to study the possibility of predicting the development of cognitive decline by assessing the severity of sleep disorders and their differences in the presence of cognitive impairment. Systematization of literature sources and approaches to solving the problem showed that sleep disorders develop in the early stages of Parkinson's disease and are often accompanied by cognitive impairment. Cognitive decline is manifested throughout Parkinson's disease and ranges from moderate in the early stages to dementia in the late stages. The relevance of the study of the relationship between sleep disorders and cognitive functions lies in the possibility of further improving the prediction of the development of cognitive decline in order to effectively correct it. Treatment of sleep disorders can be accompanied by improved memory and even morphological changes in the brain. Therefore, the question arises about the possibility of correcting cognitive decline by influencing sleep disorders. The methodology of the study included assessment of the overall status of patients on a unified scale of Parkinson's disease, Montreal cognitive rating scale and sleep scale in Parkinson's disease. The duration of the study was 8 months. Patients with Parkinson's disease were selected as the study. The article presents the results of a survey of patients who show that patients with Parkinson's disease and cognitive decline showed a predominance of motor disorders, sleep disorders and the overall score on the sleep scale in Parkinson's disease. In the presence of cognitive decline more pronounced disorders of motor functions in everyday life, which can lead to sleep disorders and its quality. The study empirically confirms and theoretically proves that the assessment of sleep disorders can be used to predict the risk of developing cognitive impairment in patients with Parkinson's disease. The results of this study may be useful for improving the early diagnosis and prevention of cognitive impairment in patients with Parkinson's disease, which, in turn, leads to improved quality of treatment of these patients. Such changes can directly affect the choice of therapeutic tactics and improve the quality of life of patients with Parkinson's disease. The question of the features of various sleep disorders and their prognostic value in relation to cognitive decline in patients with various forms of Parkinson's disease remains open.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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