Clinical Profile of Non-Motor Symptoms in Patients with Essential Tremor: Impact on Quality of Life and Age-Related Differences
Notice bibliographique
Résumé
<strong>Background:</strong> Identifying the clinical phenotypes of non-motor symptoms (NMSs) of essential tremor (ET) among different populations is necessary due to their impact on the quality of life (QoL). This study aimed to investigate the clinical phenotype and impact of NMSs on QoL in Egyptian patients with ET. <strong>Methods:</strong> Thirty ET patients were compared to 30 matched controls. Subjects were evaluated by the Fahn-Tolosa-Marin Tremor Rating Scale, Non-Motor Symptoms Scale (NMSS), Montreal Cognitive Assessment, Hamilton Anxiety Rating Scale, Beck Depression Inventory, Pittsburgh Sleep quality Index, and the Short Form 36 Health Survey Questionnaire. Both groups were divided into two subgroups of younger (<45 years, 14 patients) and older age (>45 years, 16 patients) groups, to investigate age-related differences. <strong>Results:</strong> ET patients showed significantly worse cognition, depression, anxiety, sleep and NMSS domains (p < 0.001), compared to controls, that negatively affected and predicted QoL. Older patients had more cognitive impairment (p = 0.003) and worse sleep/fatigue (p = 0.032) and sexual functions (p = 0.006), compared to younger group. <strong>Discussion:</strong> The study supports that NMSs are integral part of ET, negatively affect QoL, and similarly affect younger and older patients. Therefore, NMSs should be explored for proper care of ET patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».