A recommended scale for cognitive screening in clinical trials of Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive impairment is common in Parkinson's disease (PD). There is a critical need for a brief, standard cognitive screening measure for use in PD trials whose primary focus is not on cognition. The Parkinson Study Group (PSG) Cognitive/Psychiatric Working Group formed a Task Force to make recommendations for a cognitive scale that could screen for dementia and mild cognitive impairment in clinical trials of PD where cognition is not the primary outcome. This Task Force conducted a systematic literature search for cognitive assessments previously used in a PD population. Scales were then evaluated for their appropriateness to screen for cognitive deficits in clinical trials, including brief administration time (<15 minutes), assessment of the major cognitive domains, and potential to detect subtle cognitive impairment in PD. Five scales of global cognition met the predetermined screening criteria and were considered for review. Based on the Task Force's evaluation criteria the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), appeared to be the most suitable measure. This Task Force recommends consideration of the MoCA as a minimum cognitive screening measure in clinical trials of PD where cognitive performance is not the primary outcome measure. The MoCA still requires further study of its diagnostic utility in PD populations but appears to be the most appropriate measure among the currently available brief cognitive assessments. Widespread adoption of a single instrument such as the MoCA in clinical trials can improve comparability between research studies on PD.
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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 | 0,334 | 0,481 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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 ».