Predictors of cognitive impairment in an early stage Parkinson's disease cohort
Notice bibliographique
Résumé
The impact of Parkinson's disease (PD) dementia is substantial and has major functional and socioeconomic consequences. Early prediction of future cognitive impairment would help target future interventions. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the Mini-Mental State Examination (MMSE), and fluency tests were administered to 486 patients with PD within 3.5 years of diagnosis, and the results were compared with those from 141 controls correcting for age, sex, and educational years. Eighteen-month longitudinal assessments were performed in 155 patients with PD. The proportion of patients classified with normal cognition, mild cognitive impairment (MCI), and dementia varied considerably, depending on the MoCA and MMSE thresholds used. With the MoCA total score at screening threshold, 47.7%, 40.5%, and 11.7% of patients with PD were classified with normal cognition, MCI, and dementia, respectively; by comparison, 78.7% and 21.3% of controls had normal cognition and MCI, respectively. Cognitive impairment was predicted by lower education, increased age, male sex, and quantitative motor and non-motor (smell, depression, and anxiety) measures. Longitudinal data from 155 patients with PD over 18 months showed significant reductions in MoCA scores, but not in MMSE scores, with 21.3% of patients moving from normal cognition to MCI and 4.5% moving from MCI to dementia, although 13.5% moved from MCI to normal; however, none of the patients with dementia changed their classification. The MoCA may be more sensitive than the MMSE in detecting early baseline and longitudinal cognitive impairment in PD, because it identified 25.8% of those who experienced significant cognitive decline over 18 months. Cognitive decline was associated with worse motor and non-motor features, suggesting that this reflects a faster progressive phenotype.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».