P.024 Pain in monogenic Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pain is one of the most bothersome symptoms reported in Parkinson’s disease (PD), yet its underlying pathophysiological mechanisms are not well understood. Its prevalence and effects on quality of life in patients with monogenic forms of PD have not been systematically explored. Methods: Comprehensive literature review exploring the association between monogenic forms of PD (SNCA, PRKN, PINK1, DJ1, and LRRK2) and pain. We included pain in ATP13A2, VPS35, and GBA1 mutation carriers. After initial screening, sixty-five relevant articles were identified. Studies’ design, sample sizes, and pain outcome measures were highly heterogeneous. Results: Our review suggests that patients with some PD monogenic causes show a higher prevalence of specific pain subtypes. While painful foot dystonia is more frequently reported in SNCA and PRKN carriers, the last ones also describe frequent lower back pain mostly. Pain in general is most commonly reported in PINK1 mutation carriers followed by patients with LRRK2 mutations. Pain as an initial symptom and severe symptom is well described in GBA1-PD patients. There is limited and insufficient evidence to report on pain and ATP13A2, DJ1, and VPS35 mutations. Conclusions: Linking genetic profiles to pain outcomes may have a meaningful clinical impact, facilitating individualized treatment for pain in PD.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,003 |
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 ».