Neurobehavioral Disorders In Parkinsonian Patients Without Dopamine Deficits (SWEDD) (P2.170)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To learn if SWEDD patients have different neurobehavioral disorders than do those patients with Parkinson’s disease (PD) who have evidence for a presynaptic dopamine deficit (PDDD) and healthy controls. BACKGROUND A portion of patients who meet the Brain Bank Criteria for Parkinson’s disease (PD), when imaged with photon emission computed tomography have no evidence of presynaptic dopaminergic deficit (SWEDD). DESIGN/METHODS: The participants were 417 patients from the Parkinson Progression Marker Initiative (PPMI), who were divided into those with SWEDD (n=57), PD (n=178) and healthy controls (n=182). Cognitive functions and mood disorders were studied using Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Geriatric Depression Scale (GDS). RESULTS: MoCA score mean was lower in SWEDDs than PDs (p=0.045) and healthy controls (p=0.002). Depression score mean was not different between SWEDDs and PDs (P=0.2), but both were higher than healthy controls. CONCLUSIONS: The patients with SWEDD have a greater cognitive impairment than do those with PD and controls. Future studies will have to determine the cause for this cognitive decline.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».