Characteristics of sleep structure in Parkinson's disease patients with hallucinations based on polysomnography
Notice bibliographique
Résumé
Hallucination is a common non-motor symptom in patients with Parkinson's disease (PD). Additionally, sleep disorders are associated with an increased risk of hallucinations in PD patients. This study aimed to examine the association between hallucination and objective sleep parameters in PD patients. We retrospectively recruited 278 PD patients who underwent polysomnography and clinical assessments and classified them into non-hallucination and hallucination groups. Hallucinations were observed in 77 older PD patients who had more severe motor symptoms and higher scores on the Non-Motor Symptoms Questionnaire (NMSQ), Hamilton Depression Scale (HAMD) and Hamilton Anxiety Scale (HAMA) but lower scores on the Montreal Cognitive Assessment (MOCA) and PD Sleep Scale (PDSS) than PD patients without hallucinations. Analysis of the polysomnographic variables in patients with hallucinations showed that they exhibited a decrease in total sleep time, sleep efficiency (SE), rapid eye movement (REM) sleep time and slow wave sleep (SWS, N3) time and percentage but a significant increase in wake time after sleep onset (WASO), periodic limb movement index (PLMI) scores, and stage 2 NREM (N2)percentage. Logistic regression analysis revealed that higher NMSQ scores, lower MOCA scores, lower SE, and a lower percentage of N3 sleep were associated with hallucinations in PD patients. Our results suggested that PD patients with hallucinations had worse sleep quality and differences in sleep architecture (measured by polysomnography).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».