Neuropsychology in REM sleep behaviour disorder and Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Patients with rapid eye movement (REM) sleep behavior disorder (RBD) experience a loss of muscle atonia during REM sleep. RBD has been associated with a high risk of converting to Parkinson’s disease (PD) within 10 years of diagnosis. This suggests that RBD may be a preclinical indication of neurodegenerative disorders like PD. PD is characterized as a movement disorder, but research has identified nonmotor symptoms (eg. anxiety, depression, and cognitive impairment) that can be used as early disease markers. By examining these nonmotor symptoms in RBD and PD, disease progression may be better understood.\nTo investigate similarities between RBD and PD patients in anxiety, depression, and cognitive impairment severity.\nA case-control study was conducted with 21 healthy controls, 13 RBD, and 21 PD patients enrolled. Participant anxiety, depression, and general cognitive ability were evaluated using Beck Anxiety Index, Beck Depression Index II, and Montreal Cognitive Assessment respectively. Analysis of variance was used to compare questionnaire scores between groups controlling for age and sex as covariates.\nAnxiety levels in PD patients were higher than both RBD and healthy controls. Both patient groups had higher depression scores than controls and depression levels were higher in PD versus RBD patients. Cognitive ability was not different between the three groups.\nResults from this study will further our understanding of the neuropsychological profile of RBD and PD. The discovery of similar nonmotor symptoms between RBD and PD may provide the earliest markers of PD development for improved diagnosis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».