Comprehensive analysis of non-motor symptoms and their association with quality of life in Writer's cramp
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Limited studies have focused on non-motor symptoms (NMS) in patients with Writer's cramp (WC). The current study aimed to examine the frequency of NMS and their association with health-related quality of life (HR-QoL) in patients with WC. METHODS: A total of 80 patients with WC and 69 healthy controls (HCs) were enrolled. Motor symptoms was assessed by Burke-Fahn-Marsden dystonia rating scale and NMS was evaluated through several specific scales, including Hamilton depression rating scale-24 items (HDRS-24), Hamilton anxiety rating scale, Epworth sleepiness scale, Pittsburgh sleep quality index, fatigue severity scale (FSS), numerical rating scale for pain, and Montreal cognitive assessment. The HR-QoL was assessed using 36-item short form health survey (SF-36), which can be divided into physical component summary (PCS) and mental component summary (MCS). Multiple linear regression was used to analysis the association between each NMS and HR-QoL. RESULTS: The patients presented more symptoms of depression, anxiety, poor quality of sleep, excessive daytime sleepiness, and fatigue than the HCs. The most frequent NMS in patients with WC was anxiety (51.25%) and depression (46.25%) symptoms. We found that motor symptoms had no association with HR-QoL. Higher scores of HDRS-24 were associated with lower scores of SF-36 in PCS and MCS. Meantime, higher scores of FSS were significantly associated with lower scores of SF-36 in MCS. CONCLUSION: The NMS was prevalent in patients with WC, with frequent anxiety and depression symptoms. Depression symptoms and fatigue had a strongly negative impact on HR-QoL and deserve attention in clinic practice.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».