Triggers and alleviating factors for fatigue in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fatigue is common in Parkinson's Disease, but few effective treatments are available for it. Exploring triggers and alleviating factors, including effects of exercise, could inform development of management strategies for Parkinson's Disease fatigue. OBJECTIVES: To examine triggers and alleviating factors for fatigue reported by individuals with Parkinson's Disease, including perceived effect of exercise. METHODS: A sample of individuals with self-reported Parkinson's Disease participating in the study Fox Insight were administered an online survey. The survey included the Parkinson's Fatigue Scale, the Physical Activity Scale for the Elderly, and multiple-choice questions about triggers and alleviating factors for fatigue. RESULTS: Among the sample of 1,029 individuals with Parkinson's disease, mean (standard deviation (SD)) age was 67.4 (9.3) years, 44.0% were female. Parkinson's Fatigue Scale score ranged from 16-80, mean (SD) 48.8 (16.2). Poor sleep (62.1%) and physical exertion (45.1%) were frequently reported triggers for fatigue. Coping strategies including sitting quietly (58.1%), laying down with or without napping, and exercise (20%). Physical Activity Scale for the Elderly scores were higher in those who reported that exercise alleviated their fatigue (49.7%) compared to those who reported it worsened their fatigue (18.9%) (mean (SD) score 158.5 (88.8) vs 119.8 (66.6) respectively; p<0.001). CONCLUSIONS: Several behavioral and environmental triggers and alleviating strategies for fatigue are reported by individuals with Parkinson's disease. Many feel that exercise alleviates fatigue, though the relationship between exercise and fatigue in Parkinson's Disease appears complex. This exploratory study may inform future development of treatments or coping strategies for Parkinson's disease fatigue.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».