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Enregistrement W4416730661 · doi:10.3389/fneur.2025.1693803

Videonystagmography features and clinical symptoms correlate with Parkinson's clinical subtypes

2025· article· en· W4416730661 sur OpenAlexaboutno aff
Ruike Xie, Yuanyuan Ma, Zhibin Chen, Tan Wang, Ye Xu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDiseaseMotor symptomsMEDLINEEpidemiologyMotor activity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Analyzing the differences in video-nystagmography (VNG) parameters among Parkinson's disease (PD) patients with distinct motor subtypes and evaluate the correlation between VNG parameters and the severity of non-motor symptoms (NMS) in Tremer Dominant (TD)/Postural Instability/Gait Difficulty (PIGD) subtypes provides a theoretical basis for advancing the understanding of PD heterogeneity. Methods Sixty-nine patients with PD diagnosed in the Department of Neurology of the First Affiliated Hospital of Hainan Medical College from December 2022 to January 2024 were collected. Among them, 35 were in the Tremer Dominant (TD) group, 34 were in the Postural Instability/Gait Difficulty (PIGD) group, and 38 patients with physical examination admitted in the same period were collected as the healthy control (HC) group. The subjects were assessed for motor and non-motor symptoms, and the VNG was refined to record the assessment of eye movement abnormalities in the patients. The general clinical data and VNG parameters of the subjects in the three groups were analyzed and correlation analyses were performed for clinical features and nystagmus views with intergroup differences in the PIGD and TD groups. Results There were significant differences in VNG parameters among the three groups of subjects, mainly in vertical sweep latency and solid-phase microextraction (SPEM) vertical gain ( P < 0.05). The differences between the TD group and the PIGD group were statistically significant in terms of Hoehn–Yahr (H–Y) classification ( P = 0.013), Movement Disorder Society-Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS) III ( P = 0.010), Hamilton Anxiety Scale (HAMA; P = 0.024), and Hamilton Depression Scale (HAMD; P = 0.021). There were no significant differences in MDS-UPDRS I ( P = 0.751), MDS-UPDRS II ( P = 0.088), Mini-Mental State Examination (MMSE; P = 0.413) and Montreal Cognitive Assessment (MoCa; P = 0.341) scores. Correlation analysis showed that VNG in the PIGD group was negatively correlated with the MDS-UPDRS III score and H-Y grading, correlated with the HAMD score ( P < 0.05), and not correlated with the HAMA score ( P > 0.05). In the TD patients, VNG was negatively correlated with the HAMA and HAMD scores ( P < 0.05), and was not correlated with the MDS-UPDRS III score and H-Y grading ( P > 0.05). Conclusion VNG shows significant differences among Parkinson's disease patients with different motor subtypes, and VNG features are correlated with non-motor symptoms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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