Longitudinal Changes in Cognition in Parkinson’s Disease with and without Dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The longitudinal cognitive course in Parkinson's disease (PD) with and without dementia remains undefined. We compared cross-sectional models of cognition in PD (both with and without dementia), Alzheimer's disease (AD), and nondemented aging and followed the participants over time. METHOD: Previously validated models of cognitive performance in AD and nondemented aging were extended to individuals with PD (with dementia, n = 71; without dementia, n = 47). Confirmatory factor analysis and piecewise regression were used to compare the longitudinal course of participants with PD with 191 cognitively healthy subjects and 115 individuals with autopsy-confirmed AD. RESULTS: A factor analytic model with one general factor and three specific factors (verbal memory, visuospatial memory, working memory) fit demented and nondemented PD. Longitudinal change indicated that individuals with PD with dementia declined significantly more rapidly on visuospatial and verbal memory tasks than AD alone. Cognitive declines across all factors in AD and PD dementia accelerated several years prior to clinical dementia diagnosis. CONCLUSION: Both specific and global cognitive changes are witnessed in PD and AD. Longitudinal profiles of cognitive decline in PD and AD differed. PD with or without dementia has a core feature of longitudinal decline in visuospatial abilities.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».