Visuospatial dysfunction predicts dementia-first phenoconversion in isolated REM sleep behaviour disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: While isolated rapid eye movement sleep behaviour disorder (iRBD) is known as a prodrome of α-synucleinopathies, the prediction for its future phenoconversion to parkinsonism-first or dementia-first subtype remains a challenge. This study aimed to investigate whether visuospatial dysfunction predicts dementia-first phenoconversion in iRBD. METHODS: Patients with iRBD and control subjects were enrolled in this prospective cohort study. Baseline neuropsychological assessment included the Unified Parkinson's Disease Rating Scale part III, Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Rey-Osterrieth complex figure (ROCF), Colour Trails test (CTT), Farnsworth-Munsell 100-hue test and Digit Span test. The anterior and posterior subscores of MoCA as well as their modified versions were explored. A composite score derived from ROCF and CTT was also explored. Regular follow-up was conducted to determine the phenoconversion status of iRBD patients. RESULTS: The study included 175 iRBD patients and 98 controls. During a mean follow-up of 5.1 years, 25.7% of patients experienced phenoconversion. Most of the neuropsychological tests could differentiate dementia-first but not parkinsonism-first convertors from non-convertors. The modified posterior subscore of MoCA, by integrating the Alternating Trail Making and Clock Drawing components into original the posterior subscore, which mainly reflects visuospatial function, was the strongest predictor for dementia-first phenoconversion (adjusted HR 5.48, 95% CI 1.67 to 17.98). CONCLUSION: Visuospatial dysfunction, as reflected mainly by the modified posterior subscore of MoCA, is a predictive factor for dementia-first phenoconversion in iRBD, suggesting its potential for being a biomarker for clinical prognostic prediction and potential neuroprotective trials aiming to delay or prevent dementia.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».