Seasonality of fatigue in Parkinson’s disease in a high temperature location
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fatigue is one of the most common and disabling non-motor symptoms in Parkinson’s disease (PD), and its assessment is important to measure the quality of life of these patients. Simultaneously, rising temperatures due to global warming may aggravate conditions such as fatigue. The city of Teresina has a warming scenario that will only become a reality in some regions of the globe in the next decade, making it relevant to analyze the influence of temperature on neurological diseases in this city. Objective: To assess the severity of fatigue and quality of life in patients with Idiopathic Parkinson’s Disease (IPD) according to seasonal variations in a high temperature location. Methods: This is a longitudinal observational study. It included patients with IPD according to the UK Parkinson’s Disease Society Brain Bank and Movement Disorders Society criteria, followed at a movement disorder center in Teresina-PI. Assessments took place in the high temperature period (September to December) and the mild temperature period (January to April), using the Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (UPDRS), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Parkinson’s Disease Questionnaire-39 (PDQ-39), and Fatigue Severity Scale (FSS). The R software (R Core Team) was used for statistical data analysis. The normality assumption of the data was verified by the Shapiro-Wilk test. The Wilcoxon test was used to compare the UPDRS scale values in the high and mild temperature periods. The paired t-test was used to compare the levodopa equivalent dose (LED) values and the FSS and PDQ-39 scales in the high temperature period (HTP) and mild temperature period (MTP). The criterion for a statistically significant difference was p-value <0.05. Results: A sample of 16 patients with a mean age of 65 years, 75% male, with a mean duration of symptoms of 9.06 years and a mean diagnosis time of 8.12 years, the mean MoCA score was 18.81. The mean UPDRS was 33.18 in HTP and 31.64 in MTP (p=0.9645). The average LED in HTP was 617.31, and in MTP was 667.37 (p=0.1730). The average FSS in HTP was 4.56, while in MTP was 4.53 (p=0.9227). The average PDQ-39 was 46.33 in HTP and 45.36 in MTP (p=0.6906). There were no statistically significant differences between the high and mild temperature periods. Conclusion: The severity of fatigue and quality of life in patients with Idiopathic PD did not differ between seasons in a high temperature location. The restricted sample became the current findings limited.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».