Associations of Apolipoprotein ε4 Genotypes with Motor and Nonmotor Symptoms in Parkinson's Disease: A Cross‐Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background The apolipoprotein E ( APOE ) ε4 allele has been associated with cognitive decline in Parkinson's disease (PD), but little is known about its relationship with motor and other nonmotor symptoms and whether APOE ε4 retains an influence on cognition when other factors are considered. Objective To investigate the impact of APOE ε4 on motor/nonmotor symptoms and its relationship with other factors affecting cognition in individuals with PD. Methods We analyzed data from 7616 individuals, comparing motor/nonmotor symptoms in different APOE genotypes using binary logistic regression. Multivariate logistic regression examined factors associated with cognitive impairments, including APOE ε4, Geriatric Depression Scale (GDS) score, Non‐motor Symptom Questionnaire (NMS) score, Movement Disorder Society–Sponsored Revision of the Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS‐UPDRS) Part II score, and physical activity level. Results APOE ε4 heterozygosity was modestly associated with lower cognitive scores (odds ratio [OR], 0.92; 95% confidence interval [CI], 0.87–0.99), whereas no significant association was found for any other nonmotor and motor symptoms. However, in multivariate analysis, cognitive impairment was associated with higher GDS (OR, 1.28; 95% CI, 1.23–1.34), NMS (OR, 1.22; 95% CI, 1.19–1.25), and MDS‐UPDRS Part II (OR, 1.07; 95% CI, 1.06–1.09) scores, whereas physical activity was negatively associated (OR, 0.99; 95% CI, 0.98–0.99). APOE ε4 was no longer significant after adjusting for these factors. Conclusions There is a link between cognition and APOE ε4 in patients with PD; however, when considering multiple factors, APOE ε4 plays a subordinate role. Other factors, such as depression, physical activity, and other nonmotor symptoms, demonstrate a stronger influence on cognitive impairment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».