Risk Factors for Phenoconversion in <scp>Rapid Eye Movement</scp> Sleep Behavior Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study was undertaken to follow up predictive factors for α-synuclein-related neurodegenerative diseases in a multicenter cohort of idiopathic/isolated rapid eye movement sleep behavior disorder (iRBD). METHODS: Patients with iRBD from 12 centers underwent a detailed assessment for potential environmental and lifestyle risk factors via a standardized questionnaire at baseline. Patients were then prospectively followed and received assessments for parkinsonism or dementia during follow-up. The cumulative incidence of parkinsonism or dementia was estimated with competing risk analysis. Cox regression analyses were used to evaluate the predictive value of environmental/lifestyle factors over a follow-up period of 11 years, adjusting for age, sex, and center. RESULTS: Of 319 patients who were free of parkinsonism or dementia, 281 provided follow-up information. After a mean follow-up of 5.8 years, 130 (46.3%) patients developed neurodegenerative disease. The overall phenoconversion rate was 24.2% after 3 years, 44.8% after 6 years, and 67.5% after 10 years. Patients with older age (adjusted hazard ratio [aHR] = 1.05) and nitrate derivative use (aHR = 2.18) were more likely to phenoconvert, whereas prior pesticide exposure (aHR = 0.21-0.64), rural living (aHR = 0.53), lipid-lowering medication use (aHR = 0.59), and respiratory medication use (aHR = 0.36) were associated with lower phenoconversion risk. Risk factors for those converting to primary dementia and parkinsonism were generally similar, with dementia-first converters having lower coffee intake and beta-blocker intake, and higher occurrence of family history of dementia. INTERPRETATION: Our findings elucidate the predictive values of environmental factors and comorbid conditions in identifying RBD patients at higher risk of phenoconversion. ANN NEUROL 2022;91:404-416.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».