Low serum uric acid levels and levodopa-induced dyskinesia in Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Levodopa is the most used and effective medication for motor symptoms of Parkinson disease (PD), its long-term use is associated with the appearance of levodopa-induced dyskinesia (LID). Uric acid (UA) is believed to play an important neuroprotective role in PD. Objective To investigate if serum UA levels are related with the presence of LIDs in PD patients. Also, we investigated the associations among UA levels and clinical features of PD. Methods We enrolled 81 PD patients (dyskinesia = 48; no dyskinesia = 33) in the present study. A blood sample was collected to evaluate serum UA levels, clinical evaluation included the following instruments: Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Beck Depression Inventory II (BDI-II), MDS-Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS), Hoehn and Yahr (HY), and the sub-item 4.1 of MDS-UPDRS IV (score ≥ 1). Additional relevant clinical information was obtained by a clinical questionnaire. Results Serum UA levels were lower in the dyskinesia group when compared with the no dyskinesia group. The same result was found in the UA levels of both men and women. The multivariate analysis showed lower uric acid levels were significantly associated with having dyskinesia (odds ratio [OR] = 0.424; 95% confidence interval [CI]: 0.221–0.746; p = 0.005). Additional analysis verified that serum UA levels are inversely correlated with depressive symptoms, disease duration, MDS-UPDRS IV and time spent with dyskinesia. A positive correlation was found with age at onset of PD symptoms. Conclusions The present study provides a possible role of serum UA levels in LID present in PD patients.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».