Screening for Mild Cognitive Impairment in Parkinson’s Disease: Comparison of the Italian Versions of Three Neuropsychological Tests
Notice bibliographique
Résumé
Mild cognitive impairment (MCI) is frequent in Parkinson's disease (PD). Recently proposed criteria for MCI in PD (PD-MCI) indicate level I diagnosis based on abbreviated assessment and level II based on comprehensive neuropsychological evaluation. The study explored the sensitivity and specificity of the Italian versions of three neuropsychological tests for level I diagnosis of PD-MCI. We recruited 100 consecutive PD patients. After screening for inclusion criteria, 43 patients were included. The sensitivity and specificity of the Mini Mental State Examination (MMSE), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and the Addenbrooke's Cognitive Examination Revised (ACE-R) in comparison to level II diagnosis of PD-MCI were examined. PD-MCI was diagnosed (level II) in 51% of patients. Disease duration was significantly longer and PD motor scales were more severely impaired in MCI group. The receiver-operator characteristics curve documented nonsignificant difference in the performance of the three tests, with slight advantage of MMSE (corrected data). The time of administration favored MMSE. In Italian-speaking PD patients, MMSE might represent a good screening tool for PD-MCI, because of the shorter time of administration and the performance comparable to those of MoCA and ACE-R. Further studies are needed to validate the new PD-MCI criteria across different languages and cultures.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».