Impact of affective and cognitive impairments on quality of life in patients with early stages of Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Introduction . Affective and cognitive disorders are characteristic manifestations of Parkinson’s disease (PD). The clinical assessment of this disorder in PD is assessed as a negative assessment of the quality of life (QoL) of patients. Issues related to motor, affective, cognitive communities with various aspects of QoL at the stage of PD require mandatory. Aim : to evaluate the associations between motor, affective, cognitive impairments and QoL indicators in patients in the early stages of PD. Results . Significant relationships were found between the motor aspects of QOL and affective and cognitive impairments: between the total assessment of AFLD, assessments of mobility/everyday activity of QoL and SSOBP (r = 0.45–0.49, p < 0.05), depression (r = 0.77, p < 0.05), apathy (r = 0.42, p < 0.05), trait anxiety (TA, r = 0.58, p < 0.05), visuospatial functions SCOPA (r = –0,34, p < 0.05), Stroop test 3 (r = 0.33, p < 0.05).There was a relationship between self-assessment of emotional well-being of QoL and affective, cognitive impairments: depression, TA (r = 0.73, 0.77, p < 0.05), state anxiety (SA), apathy (r = 0.52, r = 0.56, p < 0.05); SCOPA (r = –0.27, p < 0.05), interference index, Stroop test (r = 0.29, p < 0.05), 1 part TMT test (r = 0.31, p < 0.05). A relationship was found between self-assessment of social life and motor, affective disorders: SSOS (r = 0.38, p < 0.05), SA (r = 0.43, p < 0.05), depression (r = 0.48, p < 0.05), apathy (r = 0.57, p < 0.05). Conclusion . The significant role of depression, anxiety, apathy, cognitive impairments in self-assessment of motor disorders, decreased daily activity, deterioration of emotional and social aspects of QoL already in the early stages of PD justifies the need for diagnosis and treatment of these disorders in each patient. Taking into account the mutual influence of motor, affective and cognitive disorders, complex rehabilitation is required to improve the quality of life of 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) | 0,000 | 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 ».