Association of fall risk factors and non-motor symptoms in patients with early Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
The association of non-motor symptoms (NMSs) with fall-related factors in patients with Parkinson's disease (PD) remains to be further elucidated in the early stages of the disease. Eighty-six patients with less than 5 years of the onset of PD were retrospectively enrolled in the study. We assessed potential fall-related risk factors including (1) a history of falls during the past year (faller versus non-faller), (2) the fear of falling (FoF), and (3) the freezing of gait (FoG). Different types of NMSs were measured using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the Beck Depression Inventory (BDI), the Beck Anxiety Inventory (BAI), the Parkinson's disease Fatigue Scale (PFS), and the Scales for Outcomes in Parkinson's disease-Autonomic dysfunction (SCOPA-AUT). The faller group (37.2%) showed higher scores for BDI, BAI, PFS, and SCOPA-AUT, compared to the non-faller group. From logistic regression analyses, the prior history of falls was related to the gastrointestinal domain of SCOPA-AUT, FoF was associated with BAI, and gastrointestinal and urinary domains of SCOPA-AUT, and FoG was linked to BAI and gastrointestinal domain of SCOPA-AUT. In conclusion, we found that fall-related risk factors in patients with early PD were highly connected with gastrointestinal dysautonomia.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».