Étude des marqueurs cliniques précoces de la démence dans la maladie de Parkinson
Notice bibliographique
Résumé
La démence dans la maladie de Parkinson (MPD) est un symptôme fréquent et associé à de nombreuses conséquences négatives. La détection précoce des patients à risque de MPD est importante pour optimiser leur prise en charge et pour aider le développement de traitements visant à modifier l’évolution du déclin cognitif. Ainsi, il est crucial d’identifier des prédicteurs de la MPD qui sont non-invasifs, peu coûteux, accessibles et précis. Différents marqueurs cliniques ont été proposés, mais avec une grande variabilité inter-études. Ces résultats divergents peuvent être attribuables aux différences et biais méthodologiques, ainsi qu’à l’importante hétérogénéité clinique présente au sein de cette population. L’objectif général de cette thèse est d’identifier, sur le plan longitudinal, de nouveaux prédicteurs cliniques de la MPD, tout en prenant en considération les enjeux liés à cette hétérogénéité. Deux études longitudinales ont été menées, utilisant un échantillon commun de patients avec la MP initialement sans MPD, ayant eu un examen polysomnographique (PSG), neurologique et neuropsychologique au temps de base, et ayant été suivis en moyenne 4,3 ans plus tard afin de déterminer le statut cognitif à ce moment. Des analyses statistiques ont été effectuées au temps de base afin de cibler les meilleurs prédicteurs de la MPD. La première étude de cette thèse visait à identifier les tests neuropsychologiques optimaux ainsi que leurs propriétés psychométriques pour la prédiction de la MPD. Sur 80 patients avec la MP, 23 ont développé une MPD au suivi. À l’évaluation initiale, les patients ayant développé une MPD présentaient une proportion accrue de trouble neurocognitif léger (TCL), surtout à domaines multiples. Ils présentaient aussi des performances cognitives inférieures et un taux accru de performances déficitaires aux tests cognitifs évaluant l’attention, les fonctions exécutives, la mémoire épisodique et les habiletés visuospatiales. Ensuite, une performance initiale déficitaire au test des cubes de Kohs (Block Design) était le meilleur prédicteur cognitif indépendant de la MPD (HR = 8). Enfin, le traçage de pistes B (TMT B) et la fluence verbale sémantique présentaient les meilleures propriétés psychométriques (aire sous la courbe > 0,90) pour identifier les patients à risque de MPD. La deuxième étude visait à identifier les prédicteurs cliniques optimaux de la MPD parmi des mesures cognitives, neuropsychiatriques, motrices, autonomiques, sensorielles et de sommeil, au sein de sujets ayant une MP et un trouble comportemental en sommeil comportemental (TCSP) concomitant, un sous-groupe de patients présentant un phénotype distinct et étant plus à risque de déclin cognitif. Pour ce faire, les patients avec la MP ont été regroupés sur la base de la présence/absence d’un TCSP, et de leur statut cognitif au suivi. Sur les 79 patients suivis, 45 avaient un TCSP à l’évaluation initiale. Parmi les 23 patients qui ont développé une MPD, 22 avaient un TCSP. Les manifestations caractérisant la phase prodromale de la MPD chez les patients avec un TCSP étaient une proportion accrue de TCL, en particulier le sous-type à domaines multiples, des performances cognitives plus faibles aux tests mesurant l’attention, les fonctions exécutives et les habiletés visuospatiales, une fréquence et une sévérité plus importante des hallucinations, et une plus grande activité musculaire tonique en sommeil paradoxal (SP). Enfin, les prédicteurs optimaux de la MPD chez les patients avec un TCSP étaient deux caractéristiques cognitives : une performance déficitaire au Block Design (HR = 4,24) et la présence d’un TCL à domaines multiples (HR = 4,02) à l’évaluation initiale. En conclusion, trois tests cognitifs individuels (Block Design, TMT B et fluence verbale sémantique) et un diagnostic cognitif (le TCL à domaines multiples) sont proposés comme prédicteurs cognitifs optimaux et robustes de la MPD. Chez les patients avec une MP et un TCSP, les mesures cognitives sont les plus sensibles pour détecter les patients à risque de MPD. En plus de ces marqueurs cognitifs, cette thèse met également en lumière d’autres caractéristiques qui sont associées au déclin cognitif chez les patients avec MP et TCSP : les hallucinations et une quantité accrue de mouvements musculaires toniques en SP, qui est l’une des deux mesures PSG du TCSP. En plus de contribuer à l’avancement scientifique dans le domaine des prédicteurs de la MPD, cette thèse permet également une meilleure caractérisation du phénotype présenté par les ayant une MP et un TCSP, tout en offrant des pistes pour la compréhension des mécanismes du déclin cognitif. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : maladie de Parkinson, trouble comportemental en sommeil paradoxal, démence, prédicteurs cliniques
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».