Prevalence and Risk Factors for Minor Hallucinations in Patients with Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. As the most frequent and earliest type of psychotic phenomenon in Parkinson’s disease (PD), minor hallucination (MH) can occur before the onset of motor symptoms. This sensation may be an early predictor of severe psychotic and cognitive states and is often overlooked in clinics. This study was aimed at providing a comprehensive and in-depth understanding of MHs. Patients and Methods. Demographic information was obtained from 262 patients with PD, and a series of clinical assessment questionnaires were provided. According to the result of the Movement Disorders Society Unified Parkinson’s Disease Rating Scale Part I, the patients were classified into the MH and nonhallucination (NH) groups. Results. MHs were the most common psychotic symptom with 38.9% prevalence. The most frequent MH was visual illusion, especially object misidentification. Three minor phenomena were somewhat consistent in terms of external factors, temporal factors, and content. Disease duration, daily levodopa equivalent dose, and percentage of levodopa and dopamine-receptor agonist use were remarkably greater in the MH group than in the NH group. After covariate control, the MH group had worse life quality and more severe nonmotor symptoms, including poor sleep quality and rapid eye movement sleep behavior disorder (RBD), than the NH group. The binary logistic regression model showed that RBD, sleep quality, and health-related life quality were associated with MHs. Conclusion. A high prevalence of MHs was observed in patients with PD. Further studies are needed to confirm and expand the identified clinical factors related to MH, which have potential prognostic and therapeutic implication.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».