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Enregistrement W3157096446 · doi:10.1093/sleep/zsab072.527

528 REM Sleep Without Atonia in Idiopathic REM Sleep Behavior Disorder in the North American Prodromal Synucleinopathy Cohort

2021· article· en· W3157096446 sur OpenAlexaffabout
John Feemster, Paul Timm, Luke Teigen, Sarah Faber, Tyler Steele, Stuart J. McCarter, Bradley F. Boeve, Kristina Hedtkamp, Yo‐El S. Ju, Jennifer McCleland, Ronald B. Postuma, Amélie Pelletier, Alon Y. Avidan, Donald L. Bliwise, Erik K. St. Louis

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésREM sleep behavior disorderPolysomnographyCohortAudiologyPsychologyMedicineRapid eye movement sleepEye movementOphthalmologyInternal medicinePsychiatryElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Idiopathic/isolated REM sleep behavior disorder (iRBD) is a prodromal alpha-synucleinopathy characterized by dream enactment behavior and REM sleep without atonia (RSWA). We sought to define quantitative RSWA diagnostic thresholds in the North American Prodromal Synucleinopathy (NAPS) Consortium cohort. We analyzed RSWA between iRBD patients across participating NAPS sleep centers, compared to normative controls, and hypothesized that previous diagnostic RSWA thresholds were overestimates. Methods All digital polysomnography files were converted to European Data Format and scored at a central laboratory (Mayo Clinic) which standardized display scoring montages, channel sensitivities, and filtering, and scripted computational analyses for visual scoring. RSWA was quantitatively analyzed in the submentalis (SM) and anterior tibialis (AT) muscles in iRBD (n=86) patients and controls (n=118) utilizing well validated visual (Mayo) and automated (RAI) methods. Parametric statistics were used to compare RSWA metrics, and RSWA thresholds were developed using receiver operating characteristic curves. Results RSWA was significantly higher for the RAI and all visual individual and combined muscle activity metrics in iRBD compared to controls (all p<0.001). Average SM phasic measures were: 14.2% (Mayo), 17.9% (McGill), 18.5% (UCLA), and 9.4% (Washington University). Average AT phasic measures at each site were: 26.7% (Mayo), 17.1% (McGill), 23.3% (UCLA), and 17.4% (Washington University). Average SM/AT ‘any’ measures at each site were: 45.4% (Mayo), 35.9% (McGill), 53.4% (UCLA), and 23.5% (Washington University). Overall cohort RBD diagnostic thresholds (AUC, specificity/sensitivity) were: SM phasic 4.9% (90.0, 82.2%/83.7%); AT phasic 7.6% (88.7%, 82.2%/81.4%) and combined SM/AT ‘any’ 13% (94.6, 83.9%/96.5%). Conclusion RSWA thresholds in the NAPS cohort were substantially lower than previously reported, suggesting previously overestimated diagnostic RSWA thresholds due to smaller, enriched patient samples and overfit statistical modeling. Confirmation of these findings in the complete NAPS cohort (n=300 iRBD patients across all 10 NAPS centers) is planned. Support (if any):

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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