Parkinson's disease‐cognitive rating scale: Psychometrics for mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Lack of validated data on cutoff scores for mild cognitive impairment (MCI) and sensitivity to change in predementia stages of Parkinson's disease (PD) limit the utility of instruments measuring global cognition as screening and outcome measures in therapeutic trials. Investigators who were blinded to PD-Cognitive Rating Scale (PD-CRS) scores classified a cohort of prospectively recruited, nondemented patients into a PD with normal cognition (PD-NC) group and a PD with MCI (PD-MCI) group using Clinical Dementia Rating (CDR) and the Mattis Dementia Rating Scale-2 (MDRS-2). The discriminative power of the PD-CRS for PD-MCI was examined in a representative sample of 234 patients (145 in the PD-NC group; 89 in the PD-MCI group) and in a control group of 98 healthy individuals. Sensitivity to change in the PD-CRS score (the minimal clinically important difference was examined with the Clinical Global Impression of Change scale and was calculated with a combination of distribution-based and anchor-based approaches) was explored in a 6-month observational multicenter trial involving a subset of 120 patients (PD-NC, 63; PD-MCI, 57). Regression analysis demonstrated that PD-CRS total scores (P < 0.001) and age (P = 0.01) independently differentiated PD-NC from PD-MCI. Area under the receiver operating characteristic curve (AUC) analysis (AUC, 0.85; 95% confidence interval, 0.80-0.90) indicated that a score ≤ 81 of 134 was the optimal cutoff point on the total score for the PD-CRS (sensitivity, 79%; specificity, 80%; positive predictive value, 59%; negative predictive value, 91%). A range of change from 10 to 13 points on the PD-CRS total score was indicative of clinically significant change. These findings suggest that the PD-CRS is a useful tool to identify PD-MCI and to track cognitive changes in nondemented patients with PD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».