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Enregistrement W3116104038 · doi:10.1002/mdc3.13143

Modifiable Comorbidities Associated with Cognitive Decline in Parkinson's Disease

2020· article· en· W3116104038 sur OpenAlexaboutno aff
Emily K. Forbes, Thomas F. Tropea, Sneha Mantri, Sharon X. Xie, James F. Morley

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders Clinical Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingAvid RadiopharmaceuticalsSanofi GenzymeAllerganGenentechH. Lundbeck A/SServierVoyager TherapeuticsBiogenCelgeneNational Institute of Neurological Disorders and StrokeVerily Life SciencesTeva Pharmaceutical IndustriesSanofiGlaxoSmithKlinePfizerEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentEpworth Sleepiness ScaleMedicineCognitive declineMoodDepression (economics)Parkinson's diseaseInternal medicineGeriatric Depression ScaleREM sleep behavior disorderCohortBody mass indexCognitionAnxietyPolysomnographyDiseasePsychiatryPhysical therapyCognitive impairmentDementiaDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Cognitive impairment (CI) is one of the most feared and debilitating complications of PD. No therapy has been shown to slow or prevent CI in PD. Objective To determine associations between modifiable comorbidities, including cardiovascular disease risk factors, mood disorders, and sleep characteristics, and rate of cognitive decline in Parkinson's disease (PD). Methods Data from the Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI) cohort was queried for baseline cardiovascular disease risk factors, mood disorders, and sleep characteristics. Linear mixed‐ effects models (LME) were used to examine the association between baseline factors and change in cognition, evaluated by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) over time. Baseline comorbidities found to affect MoCA decline were assessed for an association with focal cognitive domains using LME. Results Higher Body Mass Index (BMI) (β = −0.009, P = 0.039), State Trait Anxiety Inventory (STAI) (β = −0.005, P < 0.001), Geriatric Depression Scale (GDS) (β = −0.034, P < 0.001), Epworth Sleepiness Scale (ESS) (β = −0.017, P = 0.003), and REM Sleep Behavior Disorder Screening Questionnaire (RBDSQ) (β = −0.037, P < 0.001) were associated with faster rates of MoCA decline. Using established cut‐offs for clinically significant symptoms, being overweight, or the presence of depression, excessive day time sleepiness (EDS), and possible REM sleep behavior disorder (pRBD), were all associated with faster rate of cognitive decline. Conclusion Several modifiable baseline comorbidities are associated with faster rate of CI over time in patients with PD. These associations identify potential opportunities for early intervention that could influence CI in PD.

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)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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