Effect of motor, non-motor clinical features including sleep quality, and prescription pattern on adherence to antiparkinsonian medications in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Adherence to antiparkinsonian medications (APMs) may significantly influence Parkinson’s disease (PD) outcome. The present study assesses the role of motor and non-motor features, and prescription patterns on adherence. Materials and Methods: This observational and cross-sectional study included 50 PD patients taking APMs for ≥24 months. Demographic data, PD characteristics, treatment, and follow-up history were collected. Patients following up at least once in six months were considered as regular, else were labeled irregular. Montreal cognitive assessment, patient health questionnaire-4, Pittsburgh sleep quality (SQ) index, Epworth sleepiness scale, global quality of life (GQOL) scale, and Morisky Green Levine medication adherence scale (MGL-MAS) were used to evaluate cognition, depressive and anxiety features, SQ, excessive daytime sleepiness (EDS), quality of life (QOL), and APMs adherence, respectively. Results: Nearly half (46%) of the PD patients reported high adherence (MGL-MAS = 0). Most of the clinical characteristics were comparable between those with medium/low and high adherence, except for a larger proportion of patients in the medium/low adherence group belonging to Hoehn–Yahr stage >2 ( P = 0.02). A comparable proportion of patients in both groups reported poor SQ ( P = 0.52) and EDS ( P = 0.32). In comparison to the high adherence group, a significantly lower median GQOL score was observed in the medium/low adherence group (median [interquartile range] = 65 [50–70] vs. 80 [70–85]; P < 0.001). The APMs prescription and follow-up patterns were comparable between both groups. Conclusion: More than half the PD patients reported medium-to-low adherence. While motor severity and depressive symptoms were associated with medium-to-low adherence, poor SQ was comparable in both groups. Those with medium-to-low adherence reported poor QOL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».