Motor features that distinguish isolated REM sleep behavior disorder patients from healthy controls: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with isolated REM sleep behavior disorder (iRBD) are at high risk of developing α-synucleinopathies, particularly Parkinson's disease (PD) and dementia with Lewy bodies (DLB). With the development of potential neuroprotective treatments for synucleinopathies, including PD, identifying clinical features that can allow for tracking subtle changes in prodromal disease and thereby monitoring risk of phenoconversion in iRBD is paramount. Subtle motor deficits have been suggested to be present in iRBD, making them potentially important clinical markers for predicting future phenoconversion. This review aims to summarize existing literature that has investigated differences in motor function between iRBD and healthy individuals, as well as progression of motor decline in iRBD. 39 eligible studies were included in this review. The results suggest that quantitative motor assessments may be more sensitive to motor impairments in this population than clinical scales. Moreover, dual-tasking tended to unmask subtle motor deficits in individuals with iRBD, particularly in gait, balance, and tapping assessments. Longitudinal studies demonstrate that motor function worsens over time in iRBD, with earliest signs of motor deficits and clear progression in tapping assessments in particular. Larger longitudinal studies that use quantitative methods of motor assessments are needed to better characterize motor progression in iRBD, and confirm the reliability of different motor markers for predicting phenoconversion of iRBD into PD and other synucleinopathies.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».