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Enregistrement W6887501630 · doi:10.16016/j.2097-0927.202304045

Influencing factors for Pisa syndrome in patients with Parkinson's disease

2023· article· en· W6887501630 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease and Spinal Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionVisual analogue scaleRating scaleHamdAnxietyMontreal Cognitive AssessmentReceiver operating characteristic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To observe the clinical characteristics of Parkinson's disease (PD) patients complicated with Pisa syndrome (PS), and to explore the influencing factors for PS occurrence in the PD patients. Methods A nested case-control study was conducted on 222 patients continuously diagnosed with PD but not with lateral spinal flexion admitted in our department from September 2020 to December 2020. After 2 years of follow-up, 26 PD patients complicated with PS were assigned into observation group, and 98 sex- and age-matched PD patients without PS complication were assigned into control group in a ratio of 1 ∶4. Their demographic and clinical data were collected, and the relevant scales and questionnaires were performed, including Hoehn and Yahr (H-Y) Staging Scale, Parkinson's Disease Questionnaire-8 (PDQ-8), Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS), Visual Analogue Scale (VAS), Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA), Hamilton Anxiety Scale (HAMA) and Hamilton Depression Scale (HAMD). Results There were significant differences between the observation group and the control group in the course of the disease, equivalent daily dose of levodopa, drug adjustment, repeated falls within half a year, H-Y stage, UPDRS-Ⅲ score, score of axial symptoms, rigidity score, VAS score, PDQ-8 score, HAMA score, HAMD score and MoCA score (P < 0.05). Multivariate logistic regression analysis showed that the occurrence of PS was closely correlated with score of axial symptoms (OR=1.402, 95%CI=1.050~1.872, P=0.022), rigidity score (OR=1.429, 95%CI: 1.053~1.937, P=0.022) and VAS score (OR=1.772, 95%CI: 1.089~2.883, P=0.021). ROC curve analysis indicated that the AUC value of score of axial symptoms, rigidity score and VAS score was 0.899, 0.835 and 0.827, with a Youden index of 0.681, 0.558 and 0.488, respectively. Conclusion The severities of axial symptoms, rigidity and low back pain in PD patients are closely associated with the occurrence of PS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,343 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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