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Enregistrement W3201885671 · doi:10.1155/2021/3469706

Prevalence and Risk Factors for Minor Hallucinations in Patients with Parkinson’s Disease

2021· article· en· W3201885671 sur OpenAlexaff
Min Zhong, Ruxin Gu, Sha Zhu, Yu Bai, Zhuang Wu, Xu Jiang, Bo Shen, Jun Zhu, Yang Pan, Jun Yan, Li Zhang

Notice bibliographique

RevueBehavioural Neurology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesJiangsu Provincial Key Research and Development Program
Mots-clésParkinson's diseaseDiseaseMinor (academic)MedicinePsychiatryPsychologyInternal medicinePhilosophyHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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