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Enregistrement W4210573052 · doi:10.1055/s-0041-1742266

Neuropsychiatric Treatments for Parkinson's Disease: Nonpharmacological Approaches

2022· review· en· W4210573052 sur OpenAlexaff
Neha Mathur, Haseel Bhatt, Sarah C. Lidstone

Notice bibliographique

RevueSeminars in Neurology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMovement disordersParkinson's diseaseDiseaseAnxietyPhysical medicine and rehabilitationMotor symptomsDepression (economics)RehabilitationMultidisciplinary approachCognitionQuality of life (healthcare)PsychiatryPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although diagnosed by characteristic motor features, Parkinson's disease and other movement disorders are frequently accompanied by a wide range of neuropsychiatric symptoms that require a multidisciplinary approach for treatment. Neuropsychiatric symptoms such as depression, anxiety and cognitive symptoms strongly influence quality of life, motor symptoms, and non-motor bodily symptoms. This review summarizes our current understanding of the neuropsychiatric symptoms in movement disorders and discusses the evidence base for treatments focusing on rehabilitation and nonpharmacological approaches. A practical approach is then proposed for patient selection for specific treatments based on disease stage. The article focuses mostly on Parkinson's disease as a prototypical movement disorder with the largest evidence base but the principles discussed herein are applicable to a range of other movement disorders.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,350
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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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