Relationship between Motor and Nonmotor Symptoms and Quality of Life in Patients with Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Parkinson’s disease (PD) is a chronic neurodegenerative disease that implies a progressive and invalidating functional organic disorder, which continues to evolve till the end of life and causes different mental and physical alterations that influence the quality of life of those affected. Objective: To determine the relationship between motor and nonmotor symptoms and the quality of life of persons with PD. Methods: An analytic, descriptive, cross-sectional study was conducted with patients with different degrees of PD in the Albacete Health district. The estimated sample size required was 155 patients. The instruments used for data collection included a purpose-designed questionnaire and “Parkinson’s Disease Questionnaire” (PDQ-39), which measures eight dimensions and has a global index where a higher score indicates a worse quality of life. A descriptive and bivariate analysis was conducted (SPSS® IBM 24.0). Ethical aspects: informed consent and anonymized data. Results: A strong correlation was found between the number of motor and nonmotor symptoms and global health-related quality of life and the domains mobility, activities of daily living, emotional well-being, cognitive status, and pain (p < 0.05). Receiving pharmacological treatment and taking more than four medicines per day was significantly associated with a worse quality of life (p < 0.05). Patients who had undergone surgical treatment did not show better global quality of life (p = 0.076). Conclusions: All nonmotor symptoms and polypharmacy were significantly associated with a worse global quality of life.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».