Italian Version of the Parkinson Neuropsychometric Dementia Assessment (PANDA): A Useful Instrument to Detect Cognitive Impairments in Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parkinson's disease (PD) is frequently characterized by cognitive and affective dysfunctions. The "Parkinson Neuropsychometric Dementia Assessment" (PANDA) is a screening tool designed for the early detection of mild cognitive impairment as well as dementia in PD. The PANDA is already validated in German and in French. OBJECTIVE: The aim of the present work was to provide normative data for the Italian-speaking population, Swiss regions included; moreover, the effectiveness of the PANDA compared to the Mini Mental State Examination (MMSE) was tested. METHODS: One-hundred and eleven PD patients with and without cognitive impairment and one-hundred and three matched healthy subjects participated at this study; all patients underwent an extensive neuropsychological evaluation. RESULTS: A PANDA total score of 13 appeared to be the most fitting cut-off with a sensitivity of 96.6% and a specificity of 82.2%; with the MMSE, the same value of sensitivity but with a specificity of 72,4% was reached only by adopting a cut-off of 28. Moreover, a PANDA range of 13-17 appeared to be suggestive for possible cognitive disturbance. CONCLUSIONS: The present work provides evidence for the effectiveness of the PANDA in evaluating cognitive deficits also in PD Italian-speaking patients, even when their pathological degree is still initial or very mild.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».