Impact of type 2 diabetes mellitus on severity of Parkinson's disease: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives. Parkinson's disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder characterized by motor and non-motor symptoms that significantly impact quality of life. This study aimed to investigate whether the presence of type 2 diabetes mellitus (T2DM) influences the clinical severity and manifestations of PD across motor and non-motor domains. Materials and methods. This cross-sectional study compared 80 PD patients (40 with T2DM and 40 without) at the Neurology Department of Mansoura University Hospital, Egypt. Demographic and clinical characteristics were documented. The Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Hamilton Anxiety and Depression Scales, and Schwab and England Activities of Daily Living Scale were assessed in all participants. Results. PD patients with T2DM exhibited significantly more severe motor impairments, including substantial gait problems (p = 0.003) and reduced independence (p < 0.001). The T2DM group showed higher scores across UPDRS components: non-motor experiences (p < 0.001), motor experiences (p = 0.001), and motor examination (p = 0.003). While cognitive function was comparable, T2DM patients demonstrated significantly higher anxiety levels (p = 0.014) and more advanced disease with higher Hoehn and Yahr staging (p = 0.004), despite similar disease duration and levodopa equivalent daily doses. Conclusions. T2DM is associated with more severe manifestations of PD across multiple domains, suggesting significant interaction between the two conditions. These findings emphasize the importance of early screening and aggressive management of T2DM in PD patients to optimize clinical outcomes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».