Étude des marqueurs cliniques précoces de la démence dans la maladie de Parkinson
Bibliographic record
Abstract
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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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".