Predictors and Pathophysiology of Axial Postural Abnormalities in Parkinsonism: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Postural abnormalities involving the trunk are referred to as axial postural abnormalities and can be observed in over 20% of patients with Parkinson's disease (PD) and in atypical parkinsonism. These symptoms are highly disabling and frequently associated with back pain and a worse quality of life in PD. Despite their frequency, little is known about the pathophysiology of these symptoms and scant data are reported about their clinical predictors, making it difficult to prompt prevention strategies. Objectives: We conducted a scoping literature review of clinical predictors and pathophysiology of axial postural abnormalities in patients with parkinsonism to identify key concepts, theories and evidence on this topic. Methods: We applied a systematic approach to identify studies, appraise quality of evidence, summarize main findings, and highlight knowledge gaps. Results: Ninety-two articles were reviewed: 25% reported on clinical predictors and 75% on pathophysiology. Most studies identified advanced disease stage and greater motor symptoms severity as independent clinical predictors in both PD and multiple system atrophy. Discrepant pathophysiology data suggested different potential central and peripheral pathogenic mechanisms. Conclusions: The recognition of clinical predictors and pathophysiology of axial postural abnormalities in parkinsonism is far from being elucidated due to literature bias, encompassing different inclusion criteria and measurement tools and heterogeneity of patient samples. Most studies identified advanced disease stage and higher burden of motor symptoms as possible clinical predictors. Pathophysiology data point toward many different (possibly non-mutually exclusive) mechanisms, including dystonia, rigidity, proprioceptive and vestibular impairment, and higher cognitive deficits.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».