Cognitive Impairment in Parkinson’s Disease: Epidemiology, Clinical Profile, Protective and Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive impairment is a common non-motor symptom in Parkinson’s Disease (PD) and an important source of patient disability and caregiver burden. The timing, profile and rate of cognitive decline varies widely among individuals with PD and can range from normal cognition to mild cognitive impairment (PD-MCI) and dementia (PDD). Beta-amyloid and tau brain accumulation, oxidative stress and neuroinflammation are reported risk factors for cognitive impairment. Traumatic brain injury and pesticide and tobacco exposure have also been described. Genetic risk factors including genes such as COMT, APOE, MAPT and BDNF may also play a role. Less is known about protective factors, although the Mediterranean diet and exercise may fall in this category. Nonetheless, there is conflicting evidence for most of the factors that have been studied. The use of inconsistent criteria and lack of comprehensive assessment in many studies are important methodological issues. Timing of exposure also plays a crucial role, although identification of the correct time window has been historically difficult in PD. Our understanding of the mechanism behind these factors, as well as the interactions between gene and environment as determinants of disease phenotype and the identification of modifiable risk factors will be paramount, as this will allow for potential interventions even in established 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».