Exploring obstructive sleep apnea and sleep architecture in Parkinson's disease motor subtypes
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Parkinson's disease (PD) can be divided into motor subtypes: postural instability/gait difficulty (PIGD), tremor dominant, and indeterminate. This study aimed to assess differences in sleep structure and obstructive sleep apnea (OSA) between the PIGD and non-PIGD subtypes. METHODS: PD participants with or without OSA (defined as apnea-hypopnea index (AHI) ≥ 15 events/hour on overnight polysomnography) were included. Patients were separated into two groups: PIGD and non-PIGD. Linear regression was used to explore differences in sleep, AHI, and other respiratory parameters between groups (adjusted for variables determined a priori). Logistic regression adjusted for the same variables was used to determine if the proportion of patients with OSA differed across groups. Subset analyses were performed: subset 1 excluding patients on psychoactive medication; subset 2 excluding patients taking levodopa or dopaminergic agonists (DAs) at nighttime and subset 3 excluding patients on either of the abovementioned drugs. RESULTS: 146 participants were studied. The non-PIGD group had less N3 sleep compared to the PIGD group (12.4% vs 16.9% p = 0.06), reaching significance in subsets 1 and 3. The AHI was significantly lower in the PIGD group (p = 0.047), including when medication effects were removed (p < 0.05). OSA was more frequent in the non-PIGD group, but only significantly in subset 3 (adjusted OR 0.3, p = 0.04). CONCLUSION: OSA may be more severe in non-PIGD subtypes, and more frequent, in a subset free of psychoactive medication, and of levodopa and DAs, possibly owing to motor complications and dyskinesia. Future studies are required to confirm this.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».