Depression is associated with the nonmotor symptoms of Parkinson's disease: A comparative analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and aims The nonmotor symptoms (NMS) of Parkinson's disease (PD) and their potential role in early diagnosis are recent debates. Herein, we aimed to investigate the association between depression and NMS of PD including sleep disorders, hyposexuality, hyposmia, constipation, and orthostatic hypotension. Methods A total of 93 PD patients with depression and 67 PD patients without depression were included in the study, and NMS were compared between the two groups. Furthermore, the possible associations between depression severity measured by Beck Depression Inventory (BDI) and NMS were investigated using linear regression or binary logistic regression models controlled for possible confounders. Eventually, we performed a subgroup analysis in each mild, moderate, and severe depression group. Results Orthostatic hypotension, constipation, and hyposexuality showed a significant difference between PD patients with and without depression ( p < 0.001, p = 0.029, and p < 0.001, respectively). The BDI score was significantly associated with hyposexuality, Montreal cognitive assessment (MoCA), and Pittsburgh Sleep Quality ( p = 0.016, p = 0.010, and p = 0.011, respectively); however, after adjustments for possible confounders, the associations of the BDI score with the MoCA score and hyposexuality remained significant ( p = 0.015 and p = 0.019, respectively). Considering subgroup analysis, a similar pattern of significant results was observed particularly in the severe group. Conclusions This study suggests a possible association between depression in PD patients and some NMS observed in the course of PD. These findings could be beneficial for early diagnosis of the disease, which eventually could make a considerable difference in the management of PD patients. Additional interventional longitudinal studies are warranted to explore how controlling depression could impact the NMS of patients with PD.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».