Mood disturbances in Parkinson's disease: From prodromal origins to application of animal models
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) is a complex illness with a constellation of environmental insults and genetic vulnerabilities being implicated. Strikingly, many studies only focus on the cardinal motor symptoms of the disease and fail to appreciate the major non-motor features which typically occur early in the disease process and are debilitating. Common comorbid psychiatric features, notably clinical depression, as well as anxiety and sleep disorders are thought to emerge before the onset of prominent motor deficits. In this review, we will delve into the prodromal stage of PD and how early neuropsychiatric pathology might unfold, followed by later motor disturbances. It is also of interest to discuss how animal models of PD capture the complexity of the illness, including depressive-like characteristics along with motor impairment. It remains to be determined how the underlying PD disease processes contributes to such comorbidity. But some of the environmental toxicants and microbial pathogens implicated in PD might instigate pro-inflammatory effects favoring α-synuclein accumulation and damage to brainstem neurons fueling the evolution of mood disturbances. We posit that comprehensive animal-based research approaches are needed to capture the complexity and time-dependent nature of the primary and co-morbid symptoms. This will allow for the possibility of early intervention with more novel and targeted treatments that fit with not only individual patient variability, but also with changes that occur over time with the evolution of the disease.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».