Assessment of Clinical and Demographic Factors Influencing the Severity of Levodopa-Induced Dyskinesia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: Levodopa-induced dyskinesia (LID) is a disabling symptom of Parkinson’s disease (PD). There have been prior attempts to find risk factors contributing to this symptom, but risk factors for the severity of LID have not been comprehensively studied. We aimed to evaluate factors that correlate with LID severity in patients with PD based on the Unified Dyskinesia Rating Scale (UDysRS). Methods: A cross-sectional study was designed on 52 idiopathic PD patients who were referred for LID between 2023 and 2024. Their demographic and clinical records were studied. Furthermore, cognitive decline (MoCA), PD severity (Hoehn and Yahr) and the severity of dyskinesia (UDysRS) were examined. The association between factors and LID severity was evaluated by carrying out univariate regression and multivariate regression backward elimination analysis. Results: The mean age of patients with LID was 59.9 ± 11.4 years. Results of univariate regression analysis indicated that male sex ( β = −0.24, P = 0.04), BMI ( β = −0.3, P = 0.005), H&Y ( β = 0.4, P = 0.002), diabetes mellitus ( β = 0.3, P = 0.018) and levodopa dosage per kilogram ( β = 0.37, P = 0.01) were significant factors involved in the severity of dyskinesia. The univariate regression model results showed that lack of constipation ( P = 0.04), hyperlipidemia ( P = 0.04) and total daily levodopa dosage per kilogram ( P = 0.01) were associated with the severity of end-dose dystonia. Conclusion: This study revealed that female sex, more advanced PD, diabetes mellitus, daily levodopa dosage per kilogram body weight and BMI are associated with the severity of LID. Also, it suggests that hyperlipidemia and lack of constipation are associated with the severity of end-dose dystonia.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».