Characteristics of Dysarthria and Cognitive Functions in Patients with Parkinson’s Disease and Parkinson-plus Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study was to investigate the characteristics of dysarthria and cognitive ability of patients with Parkinson's disease and Parkinson-plus syndrome to find the key components that can differentiate these diseases.Methods: Forty-one patients (11 patients with idiopathic Parkinson's disease [IPD], 10 with multiple systems atrophy with predominant cerebellar ataxia [MSA-c], 10 with multiple systems atrophy with predominant Parkinsonism [MSA-p], and 10 with progressive supranuclear palsy [PSP]) participated.After controlling the motor ability in rigidity, bradykinesia, and ataxia in the Unified Parkinson's Disease Rating Scale of 4 groups, dysarthria was assessed by performing tasks of prolonged phonation, diadochokinesis, and connected speech.In addition, cognitive function was measured by the Korean version of the Montreal Cognitive Assessment.Results: The age, education level, disease duration, and motor ability of patients were not significantly different.However, analysis of motor ability showed significant (p < .05)differences between IPD-MSA-p, and MSA-c-MSA-p group for rigidity, and between IPD-MSA-c, MSA-c-MSA-p, and MSA-p-PSP group for ataxia.There was no significant difference for bradykinesia.In addition, dysarthria evaluation showed that the hypokinetic component was more frequently observed in the IPD and MSA-p than the MSA-c group and the ataxic component was greater in the MSA-c than other groups.Moreover, cognitive ability was significantly (p < .05)more impaired in patients with PSP than the IPD & MSA-c groups.Conclusion: The characteristics of dysarthria and cognitive deficits may serve as useful factors in distinguishing IPD, MSA-c, MSA-p, and PSP.Further studies including large numbers of patients are warranted to confirm these results.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».