Evolution of Apathy in Early Parkinson's Disease: A 4-Years Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We investigated the prevalence, evolution, associated factors, and risk factors of apathy in a cohort of patients with early-stage Parkinson's disease (PD), who underwent a 4-years prospective follow-up. Methods: This study included 188 patients with PD (baseline disease duration <3 years) who underwent an annual evaluation using the Lille Apathy Rating Scale (LARS). Based on the cut-off value of −21 observed on the LARS, patients were categorized as PD with and without apathy. The generalized estimating equations (GEE) model was utilized to determine the factors associated with apathy, and the Cox proportional-hazards regression model was used to determine the predictors of apathy. Results: Apathy increased from a baseline rate of 18.6–28.8% after 4 years; notably, this rate was not persistent across patients' visits. The LARS score was independently associated with the male sex (B 8.131, p = 0.009), low Frontal Assessment Battery (FAB) scores (B 0.567, p = 0.011), low attention scores on the Montreal Cognitive Assessment (MOCA) test (B 0.217, p = 0.026), high Hamilton Depression Rating Scale (HDRS) scores (B 1.362, p < 0.001), high Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) part III scores (B 1.147, p < 0.001), and prolonged follow-up time (B 1.785, p = 0.048). A high HDRS score was the only predictor of apathy in PD [hazard ratio (HR) 1.043, p = 0.026]. Conclusions: The risk of apathy is higher in men with progressive PD accompanied by disease-specific motor and non-motor symptoms. Depression during early-stage PD is a primary risk factor for apathy in PD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».