Effects of sleep disorders on the non-motor symptoms of Parkinson disease
Notice bibliographique
Résumé
Study Objectives: To evaluate the impact of sleep disorders on non-motor symptoms in patients with Parkinson disease (PD). Design: This was a cross-sectional study. Patients with PD were evaluated for obstructive sleep apnea (OSA), restless legs syndrome (RLS), periodic limb movement syndrome (PLMS), and REM sleep behavior disorder (RBD). Cognition was assessed with the Montreal Cognitive Assessment and patients completed self-reported questionnaires assessing non-motor symptoms including depressive symptoms, fatigue, sleep complaints, daytime sleepiness, and quality of life. Setting: Sleep laboratory. Participants: 86 patients with PD (mean age = 67.4 ± 8.8 years; range: 47-89; 29 women). Interventions: N/A. Measurements and Results: Having sleep disorders was a predictor of overall non-motor symptoms in PD (R2= 0.33, p < 0.001) while controlling for age, PD severity, and dopaminergic therapy. These analyses revealed that RBD (p = 0.006) and RLS (p = 0.014) were significant predictors of increased non-motor symptoms, but OSA was not. More specifically, having a sleep disorder significantly predicted sleep complaints (ΔR2= 0.13, p = 0.006), depressive symptoms (ΔR2= 0.01, p = 0.03), fatigue (ΔR2= 0.12, p = 0.007), poor quality of life (ΔR2= 0.13, p = 0.002), and cognitive decline (ΔR2= 0.09, p = 0.036). Additionally, increasing number of sleep disorders (0, 1, or ≥ 2 sleep disorders) was a significant contributor to non-motor symptom impairment (R2= 0.28, p < 0.001). Conclusion: In this study of PD patients, presence of comorbid sleep disorders predicted more non-motor symptoms including increased sleep complaints, more depressive symptoms, lower quality of life, poorer cognition, and more fatigue. RBD and RLS were factors of overall increased non-motor symptoms, but OSA was not.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».