MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6943539350 · doi:10.16016/j.2097-0927.202412078

Differences in motor function and psychological factors across phenotypic patterns of freezing of gait in Parkinson’s disease

2025· article· en· W6943539350 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyCognitionGaitDiseaseRating scaleMotor functionDepression (economics)Digit symbol substitution testPsychological testing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective‍ ‍To investigate the characteristic changes in motor function and psychological factors among Parkinson’s disease (PD) patients with different phenotypic patterns of freezing of gait (FOG), and to explore the trends in phenotypic heterogeneity of these features. Methods‍ ‍A cross-sectional study was conducted on 17 PD patients without FOG (PD-NFOG) and 25 PD patients with FOG (PD-FOG) [including 13 cases of trembling-in-place (TP) and 12 cases of shuffling-with-small-steps (SS)]. Another 28 demographically matched (age, gender, education level and others) healthy individuals were recruited from community and served as healthy controls (HC). Motor function was assessed using quantitative gait analysis and clinical scales, including the unified Parkinson’s disease rating scale part Ⅲ (UPDRS-Ⅲ) and H&Y staging. Psychological evaluations were carried out with Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS-A/HADS-D), Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7), Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), Snaith-Hamilton Pleasure Scale (SHAPS), Reading the Mind in the Eyes Test (RMET), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and digital symbol substitution test (DSST). Results‍ ‍① There were significant differences between the PD-FOG and PD-NFOG groups in terms of motor parameters (stride width, length, height and cadence) and cognitive function (MoCA) score (P<0.05). The largest effect sizes were found for cognitive function scores of RMET [η²=0.716 (95%CI: 0.611~0.761), P<0.05], DSST [η²=0.667 (95%CI: 0.553~0.744), P<0.05], and MoCA [η²=0.597 (95%CI: 0.425~0.750), P<0.05], all of which were classified as medium effect sizes. ② Associative characteristics of motor and psychological factors in the PD-FOG group: H&Y stage was positively correlated with HADS-A [r=0.470 (95%CI: 0.080~0.735), P=0.018] and HADS-D [r=0.560 (95%CI: 0.199~0.787), P=0.004], while the total score of UPDRS-Ⅲ was negatively correlated with DSST [r=-0.574 (95%CI: -0.794~-0.219), P=0.003]. ③Subgroup analysis revealed significant differences (P<0.05) between the TP and SS patterns in motor parameters (stride length and cadence). Moderate effect sizes were observed for HADS-A [δ=0.752 (95%CI: -0.070~1.558), P=0.072], SHAPS [δ=0.512 (95%CI: -0.291~1.305), P=0.132] and HADS-D [δ=0.481 (95%CI: -0.321~1.273), P=0.253], with mean increase by 39.0%, 8.3%, and 24.5%, respectively, in the TP subgroups when compared to the SS subgroups. Conclusion‍ ‍PD-FOG patients exhibit characteristic changes in motor function and psychological factors. Cognitive impairment in PD patients may serve as a characteristic marker for FOG progression. Additionally, psychological features in PD-FOG patients with different motor phenotypes show trends of phenotypic heterogeneity.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,252
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,312 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)→Même sujetBalance, Gait, and Falls Prevention→Travaux en français237 207→