MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W7034040810

To search for targets of therapy that changes the course of Parkinson’s disease

2022· article· en· W7034040810 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueThe Scientific Issues of Ternopil Volodymyr Hnatiuk National Pedagogical University Series pedagogy · 2022
Typearticle
Languageen
FieldMedicine
TopicParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDiseaseProgressive diseaseAge of onsetAntibody
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Актуальність. Хвороба Паркінсона (ХП) — це багатосистемне захворювання, що вимагає більш комплексного підходу до свого вивчення й лікування. Мета дослідження: дати клініко-лабораторну характеристику пацієнтів із ХП, у яких розвиток рухових симптомів пов’язаний із дією провокуючих чинників, і навести теоретичне обґрунтування електрофізіологічних явищ, що лежать в основі захворювання і/або асоціюються з ним. Матеріали та методи. Було обстежено 207 пацієнтів із ХП. Проведені анкетний аналіз, лабораторні дослідження. Результати. Серед пацієнтів із швидко прогресуючим типом ХП біль при обстеженні відзначений у 49 (42,2 %) випадках, стрес — у 73 (62,3 %). При повільно прогресуючому перебігу больові синдроми зареєстрованi в 14 (15,4 %) випадках, стресові — у 53 (58,2 %) випадках. Відзначено статистично значущі відмінності між пацієнтами зі швидко й повільно прогресуючим перебігом ХП за кількістю випадків герпетичних захворювань, запальних захворювань порожнини рота. Результати лабораторних тестів також показали статистично значущі відмінності між цими групами за рівнем IL-1β і кортизолу в сироватці крові, рівнем IL-1β в спинномозковій рідині й коефіцієнтом альбуміну. Виявлено більшу кількість провокуючих чинників розвитку ХП у пацієнтів зі швидко прогресуючим перебігом захворювання. У пацієнтів зі швидко прогресуючою ХП була виявлена кореляція між кількістю провокуючих чинників і рівнем антитіл до α-синуклеїну (r = –0,18), IL-10 (r = 0,31) і кортизолу (r = 0,18) у сироватці крові. Деякі об’єктивні характеристики нерухових симптомів ХП статистично значущо корелювали з рівнем лабораторних показників у сироватці крові (значення MOCA з рівнем кортизолу (r = –0,4); значення PSQI з антитілами до α-синуклеїну (r = 0,31); значення ESS з рівнем IL-10 (r = –0,21)). Значні гострі психологічні стреси й больові синдроми можуть змінювати характер поширення хвиль деполяризації в нервовій системі з утворенням «автохвильової півтіні». Наведені можливі клінічні критерії ефективності терапії, що змінює перебіг ХП. Висновки. Больові синдроми й гострі значні психологічні стреси призводять не тільки до виникнення рухових симптомів ХП, а й до швидкого прогресування захворювання. Дія провокуючих чинників може проявлятися не тільки клінічними, морфологічними й лабораторними змінами, а й змінами збудливості нервових клітин. Електрофізіологічна (автохвильова) півтінь може розглядатися як імовірна мішень для дії терапії, що змінює перебіг ХП.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.018

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.110
GPT teacher head0.362
Teacher spread0.251 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueThe Scientific Issues of Ternopil Volodymyr Hnatiuk National Pedagogical University Series pedagogy→Same topicParkinson's Disease Mechanisms and Treatments→French-language works237,207→