Predicting Depression in Parkinson’s Disease Using Commonly Available PD Questionnaires
Notice bibliographique
Résumé
Background: Depression is common in patients with Parkinson’s disease (PD) and significantly impacts both the patients and their caregivers. The associations between depression and the responses from commonly used questionnaires for PD patients were assessed. New patients presenting to the Movement Disorder Center completed a number of questionnaires, including assessments of the motor and non-motor symptoms of PD, including depression. Methods: The PD patients were grouped according to severity of depression: none, mild, and moderate–severe, based on the Geriatric Depression Scale (GDS) scores. The mean scores of the Unified PD Rating Scale (UPDRS), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Epworth Sleepiness Scale (ESS), Non-motor Symptoms Scale (NMSS), PD Quality of life (PDQ-39), Hoehn and Yahr score (H&Y), levodopa equivalent daily dose (LEDD), and number of antidepressants used were collected. There were 1214 PD patients included. Results: Increasing depression scores were associated with worsening motor symptoms (according to the UPDRS and H&Y), non-motor symptoms (according to the NMSS), cognition (according to the MoCA), sleepiness (according to the ESS), and quality of life (according to the PDQ-39) (all p-values of p < 0.001). Only half of the patients with mild or moderate–severe depression were taking antidepressants, and the LEDD increased with depression severity. The risk of depression increased by 16% and 5% for every 1-point increase in the NMSS and PDQ-39 scores, respectively. Conclusions: Depression is often unrecognized and undertreated and should be assessed regularly in PD patients, especially in those who demonstrate changes in motor or non-motor symptoms.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».