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Enregistrement W78204477

[Clinical characteristics in Parkinson's disease patients with cognitive impairment and effects of cognitive impairment on sleep].

2013· article· en· W78204477 sur OpenAlexaboutno aff
Yan Gong, Kangping Xiong, Chengjie Mao, Juan-ying Huang, Weidong Hu, Fei Han, Rui Chen, Chun‐Feng Liu

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2013
Typearticle
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentEpworth Sleepiness ScaleHamdPolysomnographyParkinson's diseaseInternal medicineMedicineRating scaleCognitionCognitive impairmentPhysical therapyPsychologyDiseasePsychiatryApnea
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To analyze the clinical characteristics, correlation factors and clinical heterogeneities in Parkinson's disease (PD) patients with cognitive impairment and identify whether cognitive impairment could influence the aspect of sleep. METHODS: A total of 130 PD outpatients and inpatients of sleep center at our hospital were eligible for participation. According to Montreal cognitive assessment (MOCA), they were divided into cognitive normal group (MOCA ≥ 26) (n = 51) and cognitive impairment group (MOCA < 26) (n = 79). Their clinical characteristics were mainly evaluated by unified Parkinson's disease rating scale (UPDRS) , Hoehn-Yahr (H-Y) stage, Hamilton depression scale (HAMD-24 item) and Epworth sleepiness scale (ESS). And all of them underwent video-polysomnography (PSG). RESULTS: The proportion of cognitive impairment (MOCA < 26) was 60.76%. Compared to those without cognitive impairment, the PD patients with cognitive impairment had significantly higher score of HAMD (10 ± 7 vs 7 ± 4), increased incidence of hallucinations (40.50% vs 19.60%) and REM behavior disorders (RBD) (63.29% vs 39.21%), significantly higher H-Y stage [2.5(2.0-3.0) vs 2.0 (2.0-2.5)] , United Kingdom Parkinson Disease Society (UPDRS) part III (22 ± 10 vs 19 ± 10) and levodopa-equivalent daily dose (LED) (511 ± 302vs 380 ± 272) (all P < 0.05). However, no significant differences existed in the subscores of MOCA between PD patients with different sides of onset and motor subtypes of onset (all P > 0.05). Non-conditional Logistic regression analysis showed that PD duration, score of HAMD and H-Y stage were the major influencing factors of cognition. On PSG, significantly decreased sleep efficiency (57% ± 21% vs 66% ± 17%), higher percentage of non-REM sleep stage 1 (NREMS1) (37% ± 21% vs 27% ± 13%), lower percentage of NREMS2 (40% ± 17% vs 46% ± 13%) and REM sleep (39% ± 28% vs 54% ± 36%) were found for PD patients with cognitive impairment (all P < 0.05). CONCLUSION: The PD patients with cognitive impairment have more severe disease and partial nonmotor symptoms. And the severity of disease and depression is closely associated with cognitive impairment. Cognitive impairment may also affect sleep to cause decreased sleep efficiency and severe sleep structure disorder.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
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