Screening for Impaired Cognitive Domains in a Large Parkinson's Disease Population and Its Application to the Diagnostic Procedure for Parkinson's Disease Dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dementia is a new focus of research on improved treatment for Parkinson's disease (PD). In 2007, a screening tool for PD dementia (PD-D) was developed by the Movement Disorder Society (Level I testing), which still requires verification by a large population study. METHODS: We conducted a cross-sectional and multicenter study including 13 institutions administering the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) to 304 PD patients (mean age: 70.6 ± 8.3 years; mean Hoehn and Yahr stage: 2.7 ± 0.7). RESULTS: In all, 34.5% of the patients had MMSE scores <26; 94.3% of these patients had impairments in ≥2 cognitive domains and met the criteria for probable PD-D by Level I testing. Executive dysfunction combined with attention and memory impairment was most common (51.4%). In the Level I subtests of executive function, the score for phonemic fluency declined by <50% in patients with high MoCA scores (24-30 points) and lacked specificity for PD-D. No patient had visuospatial impairment (measured by the pentagon copying subtest) alone, and the score for pentagon copying stayed at ≥70% even in patients with low MMSE scores (12-25 points), therefore lacking sensitivity for PD-D. CONCLUSIONS: Level I testing with administration of the MMSE and MoCA is a practical and efficient screening tool for PD-D. However, the phonemic fluency and pentagon copying tests should be replaced by more specific/sensitive ones when screening for PD-D.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».