Sintomas não motores na doença de parkinson : aspectos da cognição, fala e deglutição
Bibliographic record
Abstract
A Doença de Parkinson (DP) é caracterizada pela presença dos sintomas motores cardinais, como tremor de repouso, rigidez muscular, bradicinesia e instabilidade postural, e sintomas não motores, como declínio cognitivo, distúrbio da deglutição e fala. A fisiopatologia subjacente a essas dificuldades e suas correlações ainda são complexas e pouco compreendidas. Dessa forma, desenvolveu-se uma revisão integrativa, um artigo original e um estudo de casos. A revisão teve como pergunta norteadora “Qual a relação entre a deglutição e cognição na Doença de Parkinson?”. A partir dos descritores Doença de Parkinson, Cognição, Disfunção Cognitiva, Mastigação, Deglutição e Transtornos de deglutição foi realizada a busca nas bases de dados LILACS, MEDLINE/Pubmed, SciELO, Web of Science, Embase e Scopus. Dos 1587 estudos, aplicando-se os critérios de seleção e análise, 14 foram incluídos na revisão. Observou-se que a cognição influencia o desempenho da deglutição, estando o declínio cognitivo associado a disfagia e a sialorreia. Tal correlação foi mais evidente na fase oral, mas ainda controversa na fase faríngea da deglutição. No artigo original desenvolvido, o objetivo foi investigar a ordem de surgimento do comprometimento da cognição, fala e deglutição durante a progressão da DP e identificar quais variáveis podem explicar a variância na progressão da DP. O estudo foi realizado com 154 pacientes inclusos no banco de dados da Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI), diagnosticados com a DP; sem tratamento prévio; com seguimento anual durante cinco anos. Para avaliação do grau de comprometimento motor da DP foram utilizadas as escalas de Hoehn & Yahr (HY); Movement Disorders Society - Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (MDS UPDRS); Scales for Outcomes in Parkinson’s disease - Autonomic Dysfunction (SCOPA-AUT); e o teste Montreal Cognitive Assessment (MoCA) para avaliar as desordens do movimento, as disfunções autonômicas e a cognição, respectivamente. Para verificar se os dados estavam suficientemente correlacionados, utilizou-se o Índice de Kaiser-Meyer-Olkin; e para constatar a conveniência do modelo fatorial, aplicou-se o Teste de Esfericidade de Bartlett. A medida de adequação amostral foi calculada e determinado o número de fatores indicados para cada ano. Dentre as alterações encontradas, as queixas relacionadas à saliva, por estase ou escoamento, foram as mais evidentes em todos os anos, seguidas pelas queixas de comunicação. As queixas cognitivas apareceram como um dos componentes principais apenas no primeiro ano. Ainda do PPMI, foram extraídas informações de quatro pacientes acompanhados por um período de dez anos, sendo descritos no terceiro artigo, como estudo de caso. Os itens da avaliação pela MDS-UPDRS considerados foram: 1.1 disfunção cognitiva; 2.1- fala; 2.2- saliva e baba; 2.3- mastigação e deglutição; 3.2- expressão facial; 3.3- rigidez - pescoço; 3.13- postura e 3.17- amplitude do tremor de repouso - lábio/mandíbula, além dos dados da escala de HY. Foram identificadas, na maioria dos pacientes, grandes flutuações no comprometimento das funções avaliadas, que parecem estar ligadas aos fatores intrínsecos do paciente e à conduta terapêutica adotada. Os achados desta pesquisa apontam para a importância do reconhecimento e valorização dos sintomas não motores nos indivíduos com DP para que as intervenções sejam mais assertivas.
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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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".