Sensory Dysfunction As a Marker of Clinical Phenotype Across the Lewy Body Disease Spectrum
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Lewy Body Disease (LBD) presents with a complex phenotype encompassing neuropsychiatric, motor, and autonomic symptoms, with substantial clinical variability across individuals. Sensory impairments - particularly in vision, hearing, and olfaction - are emerging as early and non-invasive markers of neurodegeneration, yet their role in LBD remains underexplored. This study investigates the association between sensory dysfunction and core non-cognitive clinical features of LBD across its spectrum, from Parkinson’s Disease with Mild Cognitive Impairment (PD-MCI) to probable Dementia with Lewy Bodies (DLB), aiming to identify sensory profiles linked to more severe clinical phenotypes. Methods In this observational cross-sectional study, participants with PD-MCI and probable DLB underwent a comprehensive assessment across sensory, neuropsychiatric, motor, and autonomic domains. Sensory function was assessed using objective measures of olfaction, vision, and hearing. Associations between sensory impairments and core LBD symptoms were explored to identify potential phenotype patterns. Results To date, 46 participants have been recruited (37 LBD, 9 PD-MCI; mean age = 74.1, SD = 5.6; 30% female). The overall sample showed widespread sensory dysfunction: 100% exhibited moderate-to-severe olfactory loss, 98% auditory deficits, and 24.4% visual impairment. Neuropsychiatric symptoms were highly prevalent, particularly hallucinations (62.2%), apathy (73%) and REM sleep disturbances (64.9%). Clinically significant anxiety and depression were present in 33% and 18.7% of participants, respectively. Motor and autonomic abnormalities were also common. Conclusion These findings highlight the potential of sensory profiling as a feasible and informative approach to capture clinical heterogeneity in LBD. Assessing sensory function may aid early identification of more severe non-cognitive phenotypes and inform tailored clinical strategies across the disease spectrum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».