是MDS-UPDRS好检测工具检测睡眠问题在帕金森病和白天嗜睡吗?

文摘

运动障碍Society-sponsored统一帕金森病评定量表(MDS-UPDRS)将项目测量睡眠问题(1.7)项和白天嗜睡(1.8)。我们研究的目的是评估这些项目的筛选敏感性和特异性PD睡眠规模第二版(PDSS-2)和埃普沃思嗜睡量表(ESS)。在这个全国,横断面研究460 PD患者登记。斯皮尔曼等级相关系数的计算之间的个别项目,域,总分PDSS-2 MDS-UPDRS 1.7项。同样,项目和ESS的总分对比MDS-UPDRS 1.8项。开发广义有序逻辑回归模型后,转换和观察到的分数比较林的一致性相关系数。只有3项困难安然入睡、PDSS-2显示的“睡眠”领域高度相关的“睡眠问题”项1.7 MDS-UPDRS。总分的PDSS-2中度相关性MDS-UPRDS项。ESS的总分显示最强的,但仍然温和,相关性MDS-UPDRS“白天嗜睡”项目1.8。作为目的,MDS-UPDRS作为有效的筛选工具对睡眠问题和白天嗜睡和识别对象的残疾需要进一步调查。

1。介绍

最近nonmotor症状(NMS)帕金森病(PD)越来越被认为是主要的负担的生活质量(1,2]。最近出版的运动障碍Society-sponsored统一帕金森病评定量表(MDS-UPDRS)开发评估各种nonmotor症状具有良好的性质。然而,只有少数发表的研究对比可用MDS-UPDRS NMS其他验证量表。的一篇论文表明,MDS-UPDRS部分我nonmotor日常生活的经验有很强的收敛效度的非症状问卷除了最严重的患者NMS (1]。然而,NMS问卷是一个通用的规模而不是乐器专门为PD的某些方面。在另一个最近发表的论文中,个人物品MDS-UPDRS部分我是验证评估个人NMS的尺度。然而,这个研究包括数量相对较低的患者(),并利用相关计算的唯一手段3]。尽管这项研究证实,MDS-UPDRS部分我总分有强烈的聚合效度量表的总分NMS MDS-UPDRS PD和大部分物品的一部分我至少有中度相关性代表nonmotor尺度,应用无法证实协议和一致性的方法。在我们看来,斯皮尔曼相关系数是一个不恰当的测量的可靠性,因为线性协会的力量,而不是协议,测量。因此,它是可能有高度的相关性,即使协议差(4,5]。因为最重要的一个问题在评估有效性的模型是模型预测的值是否准确和精确的同时6),一致性相关测量应该建立协议(和谐)的两个尺度。

与睡眠有关的问题是最重要的,麻烦nonmotor PD的各个方面。这些问题当然是多维的。例如,睡眠障碍与PD可能同样由于麻烦夜间症状和其他问题不具体PD(例如,microarousals引起睡眠呼吸暂停综合征)。同样,在帕金森病也可能是由于PD-specific白天嗜睡或非特异性的原因。

MDS-UPDRS将项目测量夜间睡眠问题(1.7)项和白天嗜睡(1.8)从0(不存在)4(严重)的分数。我们的研究的目的是评估的关系这些东西PD睡眠规模第二版(PDSS-2)和埃普沃思嗜睡量表(ESS)。

帕金森病睡眠量表第二版是一个验证量表评估睡眠问题在PD (7]。它是由15个项评估三个领域。每一项潜油电泵Likert-type范围从0“从不”4“经常”(除了第一项相反)。每个域包含的五个问题(晚上运动症状:4、5、6、12和13;晚上PD症状:7、9 - 11和15;和干扰睡眠:1 - 3、8和14)(7]。每个域可以在出现症状的范围0-20点,更高的分数意味着更多的夜间活动的干扰。三个领域的总和的总分PDSS-2 60点的最大值。阈值表明睡眠问题是匈牙利版的PDSS-2[11分8- - - - - -10]。

埃普沃思嗜睡量表由8项调查单个域评估白天嗜睡。ESS的有用性PD中演示了几项研究[11- - - - - -14]。每件比例从0“永远不会打瞌睡”3“高打瞌睡的机会。“ESS的总分是条目分数的总和(0-24点),更高的分数代表了更严重的白天嗜睡。截止值指示匈牙利PD患者白天嗜睡是5点8]。

2。材料和方法

2.1。病人

在这个全国性的横断面多中心研究中460例患者完成英国大脑银行PD为标准。每个主题给书面同意按照伦理批准,国家伦理委员会(184/2013。14437/2013 / EKU)。每个病人被神经学家检查专业运动障碍。这些患者(357/460)的一部分参与了项目的文化适应和验证MDS-UPDRS到匈牙利。数据总结了佩奇大学(KH和NK)。随后,左旋多巴等效剂量计算进行(15]。

患者筛查的存在意味着痴呆的匈牙利验证版本的马蒂斯痴呆量表(16)(mdr,(病人)和蒙特利尔认知评估17(加州病人)。病人接受分数≤125点马蒂斯测试和/或分数≤22分项目被认为是主要的神经认知障碍(16]。

2.2。获得等级量表

除了社会人口和PD-historic数据,匈牙利MDS-UPDRS验证的版本(18],PDSS-2 [8],ESS (8,19]。因为这些尺度的数据分类,应用非参数测试。作为MDS-UPDRS的一部分,Hoehn-Yahr规模也用于检测PD的总体严重程度。为描述,中位数和四分位范围(IR, 25 th - 75百分位数)计算。

2.3。患病率和相关性

因为项目上的得分为0意味着无症状情况,每个项目的流行是基于> 0分的科目有特定的项目。

相关性,斯皮尔曼等级相关系数的计算。相关系数,值0 - 0.299表明弱相关,0.300 - -0.599表明中度相关,0.600 - -1.000被认为是高协会(20.]。

2.4。回归模型和林的和谐关系

评估尺度之间的关系,广义有序逻辑回归模型建立与引导复制。因为大多数回归算法非常特定样本,他们推广到其他样品是相当有限的。我们选择用套索正规化广义逻辑回归模型作为引导交叉验证这种方法允许。使用此选项我们可以概括样本外的指数样本的结果。

确定PDSS-2之间的关系和MDS-UPDRS的“睡眠问题”项(1.7),应用广义有序逻辑回归。首先,我们把PDSS-2分数MDS-UPDRS项目1.7回归分析。随后,林的一致性相关系数(LCCC) [21)是用来计算真实MDS-UPDRS分数之间的一致性和那些从PDSS-2估计。一致性的分类是LCCC作为可接受的价值(0.601 - -0.900)和(0.901 - -1.000)。

类似的方法被用来确定ESS之间的关系,“白天嗜睡”项MDS-UPDRS (1.8)。基于获得的广义有序逻辑回归模型我们转换ESS评分MDS-UPDRS项1.8,随后LCCC真实之间的计算和估计MDS-UPDRS 1.8值。

2.5。接受者操作特征(ROC)曲线

为了有效地分析MDS-UPDRS病人有睡眠问题有别于那些没有任何睡眠问题,我们应用ROC分析。分类后的患者分成两组根据他们的总分PDDS-2(患者睡眠问题:PDSS-2总分≥11分和病人没有睡眠问题:< 11分),我们进行第二次分类基于MDS-UPDRS项1.7分(患者睡眠问题:> 0分,病人没有睡眠问题:0分)。随后这两种不同的分类方法获得阳性和阴性预测值相比,特异性和灵敏度。

之后,我们也评估如何适当MDS-UPDRS 1.8项识别患者白天嗜睡。分类基于ESS评分(患者白天嗜睡:总分≥5点与那些没有白天嗜睡,ESS < 5分)是1.8比MDS-UPDRS项。

2.6。统计分析

所有统计分析进行了使用IBM SPSS软件包(SPSS Inc .版本21日,芝加哥,美国)。统计显著性水平设置为5%。因为SPSS套件没有内置函数计算LCCC,免费提供语法文件由玛尔塔Garcia-Granero利用(可用:http://gjyp。问/玛尔塔,访问在1月7日,2013)。阳性和阴性预测值的计算是通过利用语法改编自IBM网站(http://www - 01. ibm.com/support/docview.wss?uid=swg21483380)。

3所示。结果

3.1。人口和透析相关的临床数据

人口由460 PD患者。表中演示了临床特点1。LED是214毫克(14 - 324毫克,中位数和25 th - 75百分位数)。


特征	意思是/数量	百分比

年龄	65.6±9.7
病程	8.3±7.8
教育年	11.8±3.2
性	有男丁293	63.7%
波动	236年	51.3%
运动障碍	184年	40.0%
Hoehn-Yahr阶段我	31日	6.7%
Hoehn-Yahr II期	275年	59.8%
Hoehn-Yahr III期	115年	25.0%
Hoehn-Yahr四期	28	6.1%
V Hoehn-Yahr阶段	11	2.4%
脑深部电刺激疗法	113年	24.5%
左旋多巴/卡比多巴肠凝胶灌注治疗	10	2.2%
左旋多巴	358年	77.8%
多巴胺受体激动剂	299年	65.0%
没有药物	14	3.0%
左旋多巴和多巴胺受体激动剂的组合	118年	25.7%
COMT-inhibition	208年	45.2%
MAO-inhibition	108年	23.5%
抗胆碱能治疗	10	2.2%
的痴呆	10	2.2%
抗精神病药物	8	1.74%
镇静药物的使用	25	5.43%

痴呆的定义为在马蒂斯痴呆量表分数≤125点和/或分数≤22分在蒙特利尔认知评估。

3.2。睡眠问题

基于MDS-UPDRS项1.7,315名患者(68.4%)有睡眠问题(患病率,分数> 0)。只有1.7%的病人对PDSS-2 0的总得分。根据pds总分,324名患者(70.4%)有睡眠问题临床(≥11分)。项目8患病率最高PDSS-2(遗尿症:91.0%),而最低的是7项(幻觉:15.0%)。PDSS-2的三个领域,“睡眠”发病率最高(98.3%)。患病率、频率和平均睡眠相关项的值在表2。


	患病率	分数频率0	分数频率1	分数频率2	分数频率3	频率分4	中位数	25百分位	75百分位	1.7与MDS-UPDRS项相关

MDS-UPDRS项1.7	68.5%	145年	One hundred.	82年	108年	25	1	0	3	1.000

pds项目号01	68.0%	147年	125年	99年	58	31日	1	0	2	率领球队^{* *}
pds项目编号02	50.9%	226年	79年	91年	44	20.	1	0	2	.546^{* *}
pds项目号03	67.4%	150年	87年	81年	73年	69年	1	0	3	.682^{* *}
pds项目号04	52.2%	220年	74年	86年	53	27	1	0	2	.369^{* *}
pds项目编号05	51.1%	225年	80年	80年	48	27	1	0	2	.390^{* *}
pds项目编号06	43.0%	262年	91年	79年	18	10	0	0	1	.156^{* *}
pds项目编号07	15.0%	391年	40	19	5	5	0	0	0	.169^{* *}
pds项目编号08年	91.1%	41	97年	102年	109年	111年	2	1	3	.275^{* *}
pds项目编号09年	48.7%	236年	61年	64年	62年	37	0	0	2	.238^{* *}
pds项10号	51.3%	224年	74年	86年	50	26	1	0	2	.323^{* *}
pds项11号	57.2%	197年	101年	94年	45	23	1	0	2	只有2^{* *}
pds项目12号	42.8%	263年	68年	62年	45	22	0	0	2	他^{* *}
pds项目13号	45.7%	250年	64年	60	54	32	0	0	2	.127^{* *}
pds项目编号14	70.9%	134年	135年	102年	56	33	1	0	2	,8发^{* *}
pds项目编号15	31.7%	314年	65年	56	15	10	0	0	1	.189^{* *}

pds电机领域	82.7%						4	2	7	.398^{* *}
pds PD症状领域	82.3%						3	1	6	.358^{* *}
pds打扰睡眠域	97.0%						8	4	11	.707^{* *}
pds总分	98.3%						15	9	23	.598^{* *}

< 0.01。

八项的PDSS-2贫困相关的“睡眠问题”项MDS-UPDRS(晚上6:悲伤的梦,7:夜间痛苦的幻觉,8:遗尿症,9:晚上不动,11:夜间在四肢肌肉痉挛,12:痛苦的姿态在早上,13:震颤、15:打鼾或呼吸困难)。6个条目有中度相关性MDS-UPDRS 1.7项(1:睡眠质量不好,2:入睡困难,4:晚上坐立不安的四肢,5:冲动移动四肢,10:四肢疼痛,和14:早上醒来后疲劳和困倦)。此外,总分和两个域PDSS-2(晚上运动症状和PD症状)也温和的相关系数。只有一个条目(3:安然入睡困难)和“睡眠”PDSS-2领域有很高的相关性与“睡眠问题”项MDS-UPDRS(表2)。

广义有序逻辑回归模型为PDSS-2开发项目估计MDS-UPDRS 1.7项。只有pds项目1、2、3和5模型作出了巨大贡献(补充表1在网上补充材料http://dx.doi.org/10.1155/2014/806169)。顺序逻辑回归模型的细节补充表2中给出。预测MDS-UPDRS 1.7值随后被真正的MDS-UPDRS相比1.7 LCCC值。LCCC的值为0.833(95%置信区间:0.809—-0.864)证明可接受的协议PDSS-2 MDS-UPDRS“睡眠问题”项。

基于ROC分析MDS-UPDRS项1.7可以区分患者和没有睡眠问题衡量PDSS-2可靠(积极的预测价值:0.714的95%可信区间0.633 - -0.794;阴性预测价值:0.851的95%可信区间0.809 - -0.887;灵敏度:0.754的95%可信区间0.672 - -0.831;和特异性:0.827,95%置信区间CI: 0.783 - -0.866)。

3.3。白天嗜睡

基于MDS-UPDRS项1.8,345名患者(75.0%)有问题,白天嗜睡(患病率,分数> 0)。只有4.74%的病人有0点ESS的总分。根据ESS总分,312例(67.8%)临床在白天打瞌睡(ESS评分≥5分)。没有一个项目1.8 ESS与MDS-UPDRS项显示高度相关。虽然项目1 - 4有中度相关,项目5 - 8只有可怜的相关性。最高价值的总分之间的相关系数观察ESS和MDS-UPDRS 1.8项(0.494)(表3)。


	患病率	分数频率0	分数频率1	分数频率2	分数频率3	频率分4	中位数	25百分位	75百分位	1.8与MDS-UPDRS项相关

MDS-UPDRS项1.8	75.1%	115年	88年	224年	29日	5	2	1	2	1.000

ESS项目号01	69.6%	140年	161年	109年	51		1	0	2	.423^{* *}
ESS项目编号02	82.2%	82年	157年	150年	72年		1	1	2	.446^{* *}
ESS项目号03	42.1%	267年	122年	45	27		0	0	1	.373^{* *}
ESS项目号04	51.8%	222年	130年	79年	30.		1	0	1	.330^{* *}
ESS项目编号05	88.5%	53	103年	114年	191年		2	1	3	.293^{* *}
ESS项目编号06	15.4%	390年	50	20.	1		0	0	0	.249^{* *}
ESS项目编号07	55.5%	205年	129年	76年	51		1	0	2	.278^{* *}
ESS项目编号08年	13.9%	397年	45	17	2		0	0	0	.254^{* *}

ESS总分	95.3%						7	4	10	.494^{* *}

< 0.01。

广义有序逻辑回归模型为ESS开发项目估计MDS-UPDRS 1.8项。只有ESS项目1、2、3、7模型(补充表3)作出了巨大贡献。有序逻辑回归模型的细节提出了补充表4。预测MDS-UPDRS 1.8值随后被真正的MDS-UPDRS相比1.8 LCCC值。LCCC的值为0.638(95%置信区间:0.561—-0.708)证明可接受的协议MDS-UPDRS ESS和“白天嗜睡”项。

基于ROC分析MDS-UPDRS项1.8可以区分,没有白天嗜睡患者衡量ESS可靠(积极的预测价值:0.617的95%可信区间0.527 - -0.703;阴性预测价值:0.777的95%可信区间0.731 - -0.819;灵敏度:0.580的95%可信区间0.500 - -0.660;和特异性:0.859,95%置信区间CI: 0.817 - -0.895)。

4所示。讨论

我们的数据支持,PDSS-2一个强大和聚合效度MDS-UPDRS“睡眠问题”项。几项扰乱睡眠域(项目1 - 3)最好的相关性与MDS-UPDRS项1.7。这种关系并不奇怪,因为1.7项查询以下的问题:“在过去的一周,你晚上睡觉有问题还是彻夜呆睡着了?考虑休息后你感觉如何在早上醒来。“可能的答案MDS-UPDRS强调保持睡觉的长度(1:容易能得到一个整晚的睡眠,2:与困难可以实现一个完整的觉,3:入睡超过一半的晚上,和4:少于一半的晚上)。PDSS-2最整合项目(3号)的要求也对困难住睡着了,和其他可以整合问题(1:睡眠质量不好,2:入睡困难)也为这个“睡眠”域。

白天嗜睡,我们发现相对较小的相关性ESS和MDS-UPDRS项1.8比加拉格尔和同事(3]。在他们的论文中斯皮尔曼相关系数是0.56基于94名患者的样本而我们0.494是基于460例的分析价值。这种差异可能是由于不同的样本大小和其他病人的特点。我们可能认为至少有两个原因这些低相关系数:MDS-UPDRS和ESS应用不同的时间框架和严重程度的测量。而ESS问病人基础指的他/她的回答“最近”MDS-UPDRS评估通常功能”过去一周包括今天。“ESS评估病人可能会打瞌睡在不同的情况下(例如,坐着看书,被一辆汽车上的一名乘客,和坐着和别人说话)。这种类型的严重程度量表评估频率和区分可能性评分1 - 3。相反,MDS-UPDRS项目1.8的严重程度量表不仅基于频率(例如,3:有时与4:经常),而且在不同类型的条件下,病人会入睡(例如,2:孤独和放松;3 - 4:吃或与人交谈)。尽管有这些问题,我们发现ESS项目之间可接受的协议和白天嗜睡MDS-UPDRS项目。

作者意识到这项研究的一些局限性。尽管相对大样本的病人,大多数的受试者有轻度至中度疾病严重程度(Hoehn-Yahr规模:1 - 3)。为了克服这个问题,我们使用一个通用的逻辑回归模型与套索正规化作为引导交叉验证这种方法允许。使用此选项我们可以概括样本外的指数样本的结果。

5。结论

我们的数据表明,MDS-UPDRS nonmotor日常工作的经验作为一个很好的筛选问卷旨在识别领域的残疾有关睡眠问题和白天嗜睡。项目的规模本身寄存器的存在和严重性,但官方附录与推荐更具体的尺度去追求地区更多细节。作为筛查工具,有睡觉和白天嗜睡的某些方面不受MDS-UPDRS,但存在非零成绩这些MDS-UPDRS项允许富有成果的利用更具体和详细的评定工具。在我们看来,研究关注睡眠问题与MDS-UPDRS PD可以准确地确定睡眠问题的人群,然后这组可以与PDDS-2 ESS研究提供更详细地评估所有主要维度。

缩写

ESS:	埃普沃思嗜睡量表
LCCC:	林的一致性相关系数
耐多药:	马蒂斯痴呆评定量表
MDS-UPDRS:	运动障碍Society-sponsored统一帕金森病评定量表
美国华人博物馆:	蒙特利尔认知评估
NMS:	Nonmotor症状
帕金森病:	特发性帕金森病
PDSS-2:	帕金森病睡眠规模第二版本
中华民国:	接受者操作特征。

信息披露

Krisztina Horvath)报道没有财务披露。艾德里安托斯报道没有财务披露。Zsuzsanna Aschermann收到< 1000欧元咨询费用从匈牙利诺华公司的子公司,葛兰素史克公司的联合,和梯瓦制药产业有限公司关于本研究作者没有收到任何企业融资。塞缪尔《komo收到< 1000欧元咨询费用从匈牙利生原体的子公司,TEVA,阿斯特拉,辉瑞和诺华。关于这个试点研究作者没有收到任何企业融资。加布里埃尔熟食报道没有财务披露。编辑Bosnyak报道没有财务披露。彼得Acs报道没有财务披露。霍瓦特河报道没有财务披露。Jozsef Janszky收到< 1000欧元从匈牙利的子公司UCB咨询费用,葛兰素史克和卫材。 Regarding this pilot study the author did not receive any corporate funding. József Janszky is supported by the government-based Bolyai Scholarship of Hungarian Academy of Sciences. Norbert Kovács received <1000 EUR consultation fees from Hungarian subsidiaries of Medtronic, Boehringer Ingelheim, Novartis, GlaxoSmithKline, UCB, Krka, and Abbvie. Regarding this study the author did not receive any corporate funding. Péter Klivényi received <1000 EUR consultation fees from Hungarian subsidiaries of Boehringer Ingelheim, Novartis, GlaxoSmithKline, UCB, and Abbvie. Regarding this study the author did not receive any corporate funding. László Vécsei received <1000 EUR consultation fees from Hungarian subsidiaries of Biogen, TEVA, Richter, Pfizer, and Novartis. Regarding this pilot study the author did not receive any corporate funding.

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

作者的贡献

Krisztina Horvath)导致了观念、组织和执行研究项目;设计、执行、评估和统计分析的批判;初稿的写作,论文的审查和评论。艾德里安托斯导致执行研究项目;审查和批评的统计分析;和论文的审查和评论。Zsuzsanna Aschermann导致组织的研究项目;审查和批评的统计分析;和论文的审查和评论。撒母耳《komo导致组织的研究项目; review and critique of statistical analysis; and review and critique of the paper. Gabriella Deli contributed to organization of research project; review and critique of statistical analysis; and review and critique of the paper. Edit Bosnyák contributed to organization of research project; review and critique of statistical analysis; and review and critique of the paper. Péter Ács contributed to organization of research project; review and critique of statistical analysis; and review and critique of the paper. Réka Horváth contributed to organization of research project; review and critique of statistical analysis; and review and critique of the paper. József Janszky contributed to conception of research project; review and critique of statistical analysis; and review and critique of the paper. Norbert Kovács contributed to conception, organization, and execution of research project; design, execution, review, and critique of statistical analysis; and writing of the first draft, review, and critique of the paper.

确认

作者感谢Drs。克里斯托弗·Goetz和格伦史泰宾斯审查的数据和协助准备纸之前提交。我们的研究得到了Bolyai奖学金匈牙利科学院,OTKA PD103964, TAMOP-4.2.2 aok_otka_ka - 2011。TAMOP-4.2.2 A-11/1 / konv - 2012 - 0017。A-11/1 / konv - 2012 - 0052,匈牙利大脑研究项目批准号KTIA_13_NAP-A-II / 10归政府所有的基金。

补充材料

补充数据:该文件详细信息developedgeneralized顺序逻辑模型。

补充材料

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