Cognitive status and sleep quality can explain the fear of falling and fall history in people with Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Fear of falling (FOF) is highly prevalent in people with Parkinson's disease (PwPD) and contributes to high fall risk. Studies reporting on the relationship between falls, FOF, and non-motor factors such as cognitive function and sleep quality in Parkinson's disease are limited. This study aimed to investigate (1) the relationship of cognitive function and sleep quality with FOF, and history of falls in PwPD; (2) differences in cognitive function and sleep quality between Parkinson's disease fallers and non-fallers; and (3) a cut-off score for cognitive function and sleep quality to discriminate Parkinson's disease fallers from non-fallers. Fifty PwPD were assessed for FOF [Falls Efficacy Scale-International (FES-I)], cognition [Montréal Cognitive Assessment (MOCA)], sleep quality [Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI)], and falls history. The MOCA is significantly associated with FES-I scores ( R2 = 0.429, P < 0.0001). Both MOCA ( P = 0.012) and PSQI ( P = 0.027) were associated with falls history even after adjusting for confounding factors (age, sex, L-dopa use, Parkinson's disease severity). Both MOCA and PSQI scores were able to distinguish fallers from non-fallers with cut-off scores of 15.5 and 7.5, respectively. Although our findings revealed that both cognitive function and sleep quality are important factors influencing falls and FOF in PwPD, it remains to be determined if addressing cognitive impairments and poor sleep quality may favorably impact balance before integrating such screenings into fall prevention programs.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».