Non-motor complications in late stage Parkinson’s disease: recognition, management and unmet needs
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The burden of non-motor symptoms (NMS) is a major determinant of health-related quality of life in Parkinson’s disease (PD), particularly at its late stage.Areas covered: The late stage is usually defined as the period from unstable advanced to the palliative stage, characterized by a combination of emerging treatment-resistant axial motor symptoms (freezing of gait, postural instability, falls and dysphagia), as well as both non-dopaminergic and dopaminergic NMS: cognitive decline, neuropsychiatric symptoms, aspects of dysautonomia, pain and sleep disturbances (insomnia and excessive day-time sleepiness). Here, the authors summarize the current knowledge on NMS dominating the late stage of PD and propose a pragmatic and clinically focused approach for their recognition and treatment.Expert opinion: The NMS progression pattern is complex and remains under-researched. While dopamine-dependent NMS may improve with dopamine replacement therapy, non-dopamine dependent NMS worsen progressively and culminate at the late stages of PD. Furthermore, some PD specific features could interact negatively with other comorbidities, multiple medication use and frailty – the evaluation of these aspects is important in the creation of personalized management plans in the late stage of PD.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».