Severity of <scp>REM</scp> sleep without atonia correlates with measures of cognitive impairment and depressive symptoms in <scp>REM</scp> sleep behaviour disorder
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to correlate REM sleep without atonia (RSWA) and neuropsychological data in patients with idiopathic/isolated REM sleep behaviour disorder (iRBD) and those with RBD associated with Parkinson's disease (PDRBD), in order to assess whether higher degrees of RSWA are related to poorer cognitive performance. A total of 142 subjects were enrolled: 48 with iRBD, 55 with PDRBD, and 39 PD without RBD (PDnoRBD). All participants underwent video-polysomnographic recording, clinical and neuropsychological assessment. RSWA was quantified according to two manual scoring methods (Montréal, SINBAR) and one automated (REM atonia index, RAI). Mild cognitive impairment (MCI) was diagnosed according to diagnostic criteria for MCI in Parkinson's disease. The relationship between neuropsychological scores and RSWA metrics was explored by multiple linear regression analysis and logistic regression models. Patients with iRBD showed significantly lower visuospatial functions and working memory, compared with the others. More severe RSWA was associated with a higher risk of reduced visuospatial abilities (OR 0.15), working memory (OR 2.48), attention (OR 2.53), and semantic fluency (OR 0.15) in the iRBD. In the whole group, a greater RSWA was associated with an increased risk for depressive symptoms (OR 3.6). A total of 57(40%) MCI subjects were found (17 iRBD, 26 PDRBD, and 14 PDnoRBD). Preserved REM-atonia was associated with a reduced odds of multi-domain MCI in the whole study population (OR 0.54). In conclusion, a greater severity of RSWA was associated with an increased risk for poor cognitive performance and depressive mood in patients with RBD. Moreover, higher RAI was associated with a lower risk of multi-domain MCI.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».