Validity of the Mattis Dementia Rating Scale to Detect Mild Cognitive Impairment in Parkinson’s Disease and REM Sleep Behavior Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Mild cognitive impairment (MCI) is frequent in Parkinson's disease (PD) and idiopathic REM sleep behavior disorder (iRBD). However, only a few studies have evaluated the validity of brief cognitive measures to detect MCI in PD or iRBD using standard diagnostic criteria for MCI. Our aim was to evaluate the validity of the Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Mattis Dementia Rating Scale (DRS-2) to detect MCI in PD and iRBD. METHODS: Forty PD patients and 34 iRBD patients were studied. Receiver operating characteristic curves were created for both tests to assess their effectiveness in identifying MCI in PD and iRBD. RESULTS: In PD, a normality cutoff of 138 on the DRS-2 yielded the best balance between sensitivity (72%) and specificity (86%) with a correct classification of 80%. In iRBD, the optimal normality cutoff was 141 on the DRS-2, with a sensitivity of 90%, a specificity of 71% and a correct classification of 82%. No cutoff for the MMSE was found to have acceptable sensitivity or specificity. CONCLUSION: The DRS-2 has satisfactory validity to detect MCI in PD or iRBD. The MMSE proved to be invalid as a screening test for MCI in both populations.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».