Relationship between sleep disorders in balance, manual dexterity, mobility and quality of life in individuals with Parkinson's Disease
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A Doença de Parkinson (DP) é uma doença neurodegenerativa, progressiva e multissistêmica que gera comprometimentos motores e não motores.Os distúrbios do sono estão entre os sintomas não motores mais prevalentes na DP que parecem estar associados com a progressão dos comprometimentos da marcha, deterioração rápida do controle postural, equilíbrio e prejuízo da destreza manual dos indivíduos. Objetivo: verificar a relação dos distúrbios do sono com: a destreza manual, o equilíbrio, a mobilidade e a qualidade de vida em indivíduos com a DP.Material e Método: Participaram do estudo, idosos com e sem DP do sexo feminino e masculino divididos em dois grupos: grupo controle (GC) e grupo de idosos com DP (GIDP). Os dois grupos foram avaliados quanto a Qualidade de vida (Questionário Short-Form Health Survey - SF-36), função cognitiva (Montreal Cognitive Assessment- Moca Test), equilíbrio e mobilidade (Timed Up and Go – TUG e Four square step test - FSST), destreza manual (Annett PegBoard), qualidade do sono (Índice de Qualidade de Sono de Pittsburgh - PSQI – BR)).O GIDP também foi avaliado por meio da Escala Unificada de Avaliação da Doença de Parkinson – Parte III (Unified Parkinson’s Disease Rating Scale – UPDRS). A análise estatística foi realizada por meio do software GraphPad Prism 7. A normalidade dos dados foi analisada pelo teste de Shapiro-Wilk. Para comparação entre os grupos quanto às médias ± desvio padrão da média dos dados referentes à caracterização da amostra foi aplicado o teste Mann-Whitney. A análise da correlação entre as variáveis foi feita por meio do teste de correlação de Spearman. Em todos os testes estatísticos foi adotado o nível de significância de p < 0.05.Resultados: No PSQI- BR, o GIDP apresentou maior indicativo de distúrbios do sono e pior qualidade subjetiva do sono do que o GC. Na actigrafia o GC apresentou maior amplitude do ritmo ciclo sono- vigília do que o GIDP e verificou-se que no GC aproximadamente 56% dos participantes apresentaram ritmo sincronizado com o claroescuro ambiental, enquanto que no GIDP, 92% apresentaram se dessincronizados. Quanto à parte motora notamos diferenças entre os grupos no TUG (p=0,0001), no Pegboard mão direita (p=0,001) e na mão esquerda (p=0,033).Na qualidade de vida observamos diferenças nos domínios: capacidade funcional (p=0,02), limitações por aspectos físicos (p=0,008) e estado geral de saúde (p=0,01) entre os grupos. Observamos correlações entre a amplitude do ritmo do ciclo sono-vigília com o pegboard direito (p=0,0028) e esquerdo (p=0,0426), com o domínio de limitação física (p=0,0013 ) e com o estado emocional (p=0,018). Notamos correlação entre a latência do sono e o estado cognitivo. Nas possíveis correlações entre os escores do PSQI e as variáveis motoras verificamos correlação entre qualidade subjetiva do sono QSS e TUG (R=0,45 e p= 0,026) e entre DD e TUG (R=0,505 e p=0,010). Notamos correlação negativa (R=-0,563 e p=0,003) entre o Estado Geral de Saúde e o QSS, resultados semelhantes foram observados em relação ao domínio vitalidade e DDS (R= -0,497, p=0,10), e entre os domínios estado Geral de saúde (R=-0,559, p=0,003) e vitalidade (R=-0,421, p=0,032) com a DD.Conclusão: Concluímos que os indivíduos com DP apresentam uma qualidade do sono ruim, assim como diminuição na amplitude do ciclo sono vigília e que essas alterações do ciclo sono vigília impactaram negativamente na destreza manual de ambas as mãos, na cognição e nos domínios de limitação física e estado emocional na qualidade de vida.
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 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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".