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Enregistrement W37925853 · doi:10.1016/j.sleep.2023.10.027

Cognitive and motor profiles as prodromal markers in predicting phenoconversion and phenotype in isolated REM sleep behavior disorder.

2023· book-chapter· en· W37925853 sur OpenAlexaff
D. A. Andrews, James Bonta

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminal justiceVariety (cybernetics)PsychologyCriminologyCriminal psychologyCriminal behaviorVariation (astronomy)Social psychologyPersonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the clinical markers based on cognitive and motor profiles in predicting phenoconverion and phenotype in isolated rapid eye movement sleep behavior disorder (iRBD). METHODS: 45 iRBD patients and 25 healthy controls were included in the follow-up study. All participates received comprehensive evaluations of cognitive, motor and autonomic function at baseline. Positive phenoconversion were identified according to standard diagnostic criteria during follow-up. RESULTS: 21 iRBD patients displayed phenoconversion in a mean follow-up of 2.9 ± 1.6 years, with 14 presenting motor phenotype and 7 cognitive phenotype. In iRBD, visuospatial, memory, attention-executive function, information processing speed, and motor function predicted phenoconversion, with the combination of Trail Making Test (TMT) and Alternate-tap Test (ATT) performing best (sensitivity = 95.0 %, specificity = 75.0 %); attention-executive function, information processing speed, and motor function predicted motor phenotype conversion, with the combination of TMT and ATT performing best (sensitivity = 100 %, specificity = 66.7 %); visuospatial, memory, and attention-executive function predicted cognitive phenotype conversion, with TMT performing best (sensitivity = 83.3 %, specificity = 91.7 %). Furthermore, individuals with lower z-scores of TMT, Symbol Digit Modalities Test, and ATT than the established cutoff values in iRBD exhibited a significantly higher risk for phenoconversion at follow-up (HR = 2.98, 9.53, 11.68; respectively). CONCLUSIONS: In iRBD, the attention-executive and motor function served as optimum combined markers in predicting phenoconversion and motor phenotype, whereas the attention-executive function performed best in predicting cognitive phenotype. Poor attention-executive function, information processing speed and motor function in iRBD independently increased the risk of phenoconversion.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,246 · 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.

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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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