Dysosmia Is a Predictor of Motor Function and Quality of Life in Patients with Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: The correlation between dysosmia with quality of life (QoL) in patients with PD was rarely reported. The study aimed to examine the effect of dysosmia on motor function and QoL in PD. (2) Methods: This cross-sectional study, performed between October 2016 and February 2021, recorded the traditional Chinese version of the University of Pennsylvania Smell Identification Test (UPSIT), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the Movement Disorder Society-sponsored revision of the Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (MDS UPDRS), and the 39-item Parkinson’s Disease Questionnaire (PDQ-39) in patients with PD. UPSIT = 19 was applied to separate the total anosmia and non-anosmia groups. (3) Results: 243 patients with PD were recruited. The total anosmia group had higher MDS UPDRS total, part II, and part III scores than the non-anosmia group. They also had worse scores on the dimensions of activities of daily living (ADL) and cognition of the PDQ-39 than the non-anosmia group. The UPSIT score correlated MDS UPDRS part III score (p < 0.0001), PDQ-39 ADL quartile (p = 0.0202), and Dopamine transporter scan (p = 0.0082) in the linear regression. (4) Conclusions: Dysosmia in PD predicted a phenotype with defective motor function, ADL, and cognition QoL. The findings supported the olfactory transmission of α-synuclein to the cortices, substantia nigra.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».