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Enregistrement W4388021599 · doi:10.3389/fneur.2023.1248828

Pain in monogenic Parkinson’s disease: a comprehensive review

2023· review· en· W4388021599 sur OpenAlexaff
Parisa Alizadeh, Cinthia Terroba‐Chambi, Beatrice Achen, Verónica Bruno

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteOntario Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseLRRK2Parkinson's diseaseChronic painPINK1Neuropathic painDystoniaPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationPsychiatryInternal medicineParkinAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pain, a challenging symptom experienced by individuals diagnosed with Parkinson’s disease (PD), still lacks a comprehensive understanding of its underlying pathophysiological mechanisms. A systematic investigation of its prevalence and impact on the quality of life in patients affected by monogenic forms of PD has yet to be undertaken. This comprehensive review aims to provide an overview of the association between pain and monogenic forms of PD, specifically focusing on pathogenic variants in SNCA, PRKN, PINK1, PARK7, LRRK2, GBA1, VPS35, ATP13A2, DNAJC6, FBXO7, and SYNJ1. Sixty-three articles discussing pain associated with monogenic PD were identified and analyzed. The included studies exhibited significant heterogeneity in design, sample size, and pain outcome measures. Nonetheless, the findings of this review suggest that patients with monogenic PD may experience specific types of pain depending on the pathogenic variant present, distinguishing them from non-carriers. For instance, individuals with SNCA pathogenic variants have reported painful dystonia, lower extremity pain, dorsal pain, and upper back pain. However, these observations are primarily based on case reports with unclear prevalence. Painful lower limb dystonia and lower back pain are prominent symptoms in PRKN carriers. A continual correlation has been noted between LRRK2 mutations and the emergence of pain, though the conflicting research outcomes pose challenges in reaching definitive conclusions. Individuals with PINK1 mutation carriers also frequently report experiencing pain. Pain has been frequently reported as an initial symptom and the most troublesome one in GBA1-PD patients compared to those with idiopathic PD. The evidence regarding pain in ATP13A2, PARK7, VPS35, DNAJC6, FBXO7, and SYNJ1pathogenic variants is limited and insufficient. The potential linkage between genetic profiles and pain outcomes holds promising clinical implications, allowing for the potential stratification of patients in clinical trials and the development of personalized treatments for pain in monogenic PD. In conclusion, this review underscores the need for further research to unravel the intricate relationship between pain and monogenic forms of PD. Standardized methodologies, larger sample sizes, and longitudinal studies are essential to elucidate the underlying mechanisms and develop targeted therapeutic interventions for pain management in individuals with monogenic PD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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