The Effect of Rotigotine on Cognitive Function, Daytime Sleepiness, and Sleep Problems in Parkinson Disease: An Open-Label Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We hypothesized that rotigotine may have a positive effect on cognitive function in patients with Parkinson disease (PD) by improving daytime motor function and sleep status. METHODS: Fifteen PD patients with sleep disturbances, defined as a PD Sleep Scale (PDSS)-2 score of 15 or greater, were included in this single-center, 3-month open-label study. Participants received 2 to 4 mg/24 h (patch content: 4.5-9 mg) rotigotine for a 3-month period. At baseline and 3 months, the patients were evaluated on the Movement Disorder Society Revision of the Unified PD Rating Scale (MDS-UPDRS) parts III and IV and cognitive assessments, such as the Mini-Mental State Examination, frontal assessment battery, and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The Epworth Sleepiness Scale (ESS) and PDSS-2 were administered at baseline and at 1, 2, and 3 months. RESULTS: At 3 months, the MDS-UPDRS part III (-11.1, P < 0.0001) and MDS-UPDRS part IV (-1.1, P = 0.0013) scores significantly decreased, and off time significantly decreased (-34.6 minutes, P = 0.0085) from baseline. The PDSS-2 scores significantly decreased from baseline at 1 month (-4.2, P < 0.01), 2 months (-7.7, P < 0.0001), and 3 months (-7.3, P < 0.0001). The ESS also decreased at 1 month (-2.5, P < 0.05) and 3 months from baseline (-4.5, P < 0.01). The MoCA scores (1.6, P = 0.0029) significantly improved, but the Mini-Mental State Examination or frontal assessment battery scores did not significantly change. The mean changes from baseline to 3 months in the MoCA were negatively correlated with mean changes in the ESS scores. CONCLUSIONS: We suggest that rotigotine could improve cognitive function by improving motor symptoms, sleep disturbance, and daytime sleepiness in patients with PD.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».