PDQ-8: A Simplified and Effective Tool Measuring Life Quality in Progressive Supranuclear Palsy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The self-reported quality of life (QoL) should be carefully listened to in progressive supranuclear palsy (PSP) from the patient-centered perspective. However, there was still a lack of short QoL measurement tool in atypical parkinsonism. OBJECTIVE: We aimed to test whether the short Parkinson's Disease Questionnaire-8 (PDQ-8) was effective in assessing QoL in PSP, comparing with Progressive Supranuclear Palsy Quality of Life Scale (PSP-QoL) and Parkinson's Disease Questionnaire-39 (PDQ-39). METHODS: 132 patients with clinical diagnosed PSP, including PSP-Richardson syndrome (RS) subtype (n = 71) and PSP-non-RS subtype (n = 61) were recruited for clinical evaluation including QoL assessment. The detailed QoL profiles and possibility of using PDQ-8 were systemically analyzed. The determinants to the QoL were then calculated by multivariate linear regression analysis. RESULTS: The PSP-QoL total score summary index (SI) was 22.8 (10.1, 41.1), while the PDQ-8 and PDQ-39 total SI score were 28.1 (12.5, 46.9) and 29.5 (15.4, 49.4). Mobility, activities of daily life, cognition and communication were the main affected QoL subdomains (median SI: 40.0, 31.3, 25.0 and 25.0 respectively). PSP-RS subtype showed more severe damage physically (p<0.001) and mentally (p = 0.002) compared to other subtypes. More importantly, the strong relevance of PDQ-8 and recommended PSP QoL tools were confirmed (p<0.001). In addition, disease severity, depression and daytime sleepiness were proved to be critical determinants for QoL in PSP. CONCLUSIONS: PDQ-8 could be an easy, reliable, and valid tool to evaluate QoL in patients with PSP. Besides motor symptoms, more attention should be paid to non-motor impairment such as depression in PSP.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».