Non-Motor Symptoms and Health-Related Quality of Life in Patients with Isolated Dystonia: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Dystonia, traditionally regarded as a purely motor disorder, is now increasingly recognized as involving clinically significant non-motor symptoms (NMSs) that can adversely affect patients’ health-related quality of life (HRQoL). This study aimed to assess HRQoL in Romanian patients with isolated dystonia and to evaluate the impact of two key NMSs, depression and cognitive impairment, on their HRQoL. We hypothesized that depression would have a greater adverse effect on HRQoL than cognitive impairment. Methods: A cross-sectional study was conducted involving 65 adult Romanian patients with isolated dystonia. HRQoL was measured using the Short Form-36 Health Survey (SF-36), including the physical component summary (PCS) and mental component summary (MCS). Depressive symptoms were assessed using the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), and cognitive impairment was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Descriptive statistics, correlation analysis, and parametric and non-parametric tests were used. Multiple regression analysis was employed to evaluate associations between NMS and HRQoL. Results: The mean (SD) age was 56.6 (14.3) years, and 80% of participants were female. Depression and cognitive function were significantly associated with PCS (0.33 and −0.51, respectively) and MCS (0.26 and −0.78, respectively). Multiple regression analysis showed that the two NMS explained 38% of the variance in PCS and 58% of the variance in MCS. Depression had a greater impact on PCS and MCS than cognitive impairment (−0.47 vs. 0.33 and −0.72 vs. 0.16, respectively). Cognitive impairment (MoCA < 26) was present in 35.4% of patients, while 46.2% had at least mild depressive symptoms (PHQ-9 ≥ 5); 23.1% met criteria for moderate-to-severe depression (PHQ-9 ≥ 10). Depressive symptoms showed strong negative correlations with all SF-36 domains, while cognitive performance correlated modestly. Conclusions: Both depression and cognitive impairment have a significant negative impact on HRQoL in dystonia, with depression having a stronger effect, as we hypothesized. Routine screening for non-motor symptoms is essential to support better clinical outcomes and enhance patients’ quality of life.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».