Analysis of Clinical Features and Influencing Factors of Depression and Cognitive Dysfunction in Parkinson’s Patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To explore the clinical characteristics and analyze the influencing factors of depression and cognitiveimpairment in Parkinson’s patients. Methods: 127 patients with Parkinson’s disease who were treated in two hospitals from March 2021 to March 2023 were selected for this study. The assessment of depression was conducted using the Geriatric Depression Self-Rating Scale (GDS). In addition, cognitive function was evaluated through the Montreal Cognitive Assessment (MOCA), and the clinical attributes of patients with cognitive impairment were examined. The study also aimed to analyze the factors that influence cognitive impairment in this patient population. Results: The progression of the disease, presence of cognitive impairment, and the Hoehn-Yahr stage were identified as significant influencing factors for depression among the 127 patients with Parkinson’s disease (P < 0.05). The factors that influence cognitive impairment included the level of education, Hoehn-Yahr stage, and depression (P < 0.05). Conclusion: Depression and cognitive dysfunction is relatively common in patients with Parkinson’s disease. The occurrence of depression and cognitive dysfunction varies significantly based on factors such as the duration of the disease, varying drug dosages, and the severity of the condition. Therefore, it is necessary to treat patients with Parkinson’s disease.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».