Identification of Age and Underlying Disease Characteristics in Patients with Mild to Moderate Depression Comorbid with Parkinson's Disease: A Retrospective Case-control Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression is a widely recognized neuropsychiatric condition that often occurs as a comorbidity with various medical illnesses, including neurodegenerative disorders like Parkinson's disease (PD). This study aimed to identify the age of onset and underlying disease characteristics associated with patients exhibiting mild to moderate depression comorbid with PD. METHODS: This retrospective case-control study included 114 elderly patients (age ≥65 years) diagnosed with Parkinson's disease. The patients were divided into two groups: the non-depressed group (n = 65) and the mild to moderate depression group (n = 49). Patients' emotional and affective symptoms, cognitive function, and clinical characteristics were assessed using standardized scales. Statistical analyses, including chi-square tests, Wilcoxon rank-sum tests, and logistic regression analysis, were performed to evaluate associations and correlations between the variables of interest. RESULTS: Our findings revealed that patients in the mild to moderate depression group exhibited a significantly lower onset age of PD (52.33 ± 3.87 years) compared to the non-depressed group (59.27 ± 3.62 years, p < 0.001). Furthermore, patients with mild to moderate depression showed significantly higher scores in mood and affective symptoms measures, including the Hamilton Anxiety Scale (HAM-A) (p < 0.001) and Apathy Scale (p < 0.001). Additionally, the duration of Parkinson's disease was significantly longer in the mild to moderate depression group (6.78 ± 2.01 years) compared to the non-depressed group (3.45 ± 1.52 years, p < 0.001). Similarly, patients in the mild to moderate depression group exhibited significantly poorer performance on the Mini-Mental State Examination (MMSE) (p < 0.001), Montreal Cognitive Assessment (MoCA) (p = 0.025), verbal fluency (p < 0.001), and Trail Making Test (p = 0.005). Additionally, correlation and logistic regression analysis revealed associations and predictive value of these variables with the presence of mild to moderate depression in Parkinson's disease. CONCLUSION: The study highlights the complex interaction of age and underlying disease characteristics in patients with mild to moderate depression comorbid with Parkinson's disease. Early recognition and tailored management of depressive symptoms, mood and affective disturbances, cognitive impairment, and disease-specific characteristics are crucial for optimizing patient care and improving outcomes in individuals with Parkinson's disease. These findings underscore the need for a comprehensive, patient-centered approach that considers the diverse interaction of demographic, clinical, and cognitive variables.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».