Differences in motor function and psychological factors across phenotypic patterns of freezing of gait in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».