Measuring anxiety in Lewy Body Disease – Which scale to choose?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anxiety is among the most prevalent mood disorders in Lewy Body Disease (LBD) (i.e., Parkinson's disease (PD), Dementia with Lewy bodies DLB), and those at-risk for developing LBD (e.g. isolated REM Sleep Behaviour Disorder (iRBD)). Yet, there is little consensus on which clinical scale best evaluates anxiety across synuclein-based diseases. OBJECTIVE: This study compared the convergent validity of commonly used anxiety scales across PD, DLB and iRBD patients. METHODS: Anxiety was assessed using the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS-A), State-Trait Anxiety Inventory (STAI), MDS-UPDRS Anxiety item, and the Parkinson Anxiety Scale (PAS) in 57 participants (17 PD, 16 DLB, and 23 iRBD). RESULTS: Across all groups, PAS total score was significantly associated with trait anxiety (STAI-Y2), whilst HADS-A was associated with PAS total score in the PD and iRBD group. In DLB patients, HADS-A was weakly associated with PAS total score, and significantly correlated with PAS episodic anxiety. Notably, the anxiety item from the MDS-UPDRS did not correlate with any of the other anxiety outcome measures in any group. CONCLUSIONS: PAS and STAI-Y2 are the most suitable scales to assess anxiety in synuclein-based diseases. HADS-A showed strong convergent validity in PD and iRBD, it had weaker convergent validity in DLB. The UPDRS anxiety item did not correlate with any of the other anxiety measures, and thus may not be sensitive at detecting anxiety symptoms. Future work should validate anxiety scales in all Lewy Body Disease groups if they are to be implemented in prospective longitudinal cohorts.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».