Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Essential tremor (ET) is the most common movement disorder, and studies suggest that in addition to motor symptoms, there may also be non-motor symptoms.In this study, we aimed to investigate the clinical characteristics and the impact of disease severity on daily life in Turkish patients with ET.Methods: Thirty patients with ET and 30 gender-matched healthy controls were included.The Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), Non-Motor Symptoms Questionnaire (NMSQ), Beck Depression Inventory (BDI), and Beck Anxiety Inventory (BAI) were utilized to assess and compare psychiatric and cognitive status and sleep disturbances, and to investigate whether these symptoms are related to the severity of motor symptoms.Tremor severity was evaluated by the Fahn-Tolosa-Marin Tremor Rating Scale (FTM-TRS).Results: The average BDI, BAI, and NMSQ scores were significantly higher in the patient group (p<0.005).A positive correlation was observed between disease duration and PSQI, BAI, and NMSQ scores (p=0.028,p=0.041, p=0.047, respectively).FTM-TRS scores showed a negative correlation with MoCA and a positive correlation with PSQI, BDI, BAI, and NMSQ scores (p=0.005,p<0.001, p=0.005, p=0.004).The average MoCA score in patients over 45 years old was significantly lower (p=0.008).Discussion and Conclusion: Our results indicated that non-motor symptoms such as anxiety, decreased sleep quality, and impaired cognitive functions accompanying ET significantly affect patients' quality of life.Therefore, evaluating and treating non-motor symptoms should be considered essential for the rehabilitation of patients with ET.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».