Measuring mild cognitive impairment in patients with Parkinson's disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We examined the frequency of Parkinson disease with mild cognitive impairment (PD-MCI) and its subtypes and the accuracy of 3 cognitive scales for detecting PD-MCI using the new criteria for PD-MCI proposed by the Movement Disorders Society. Nondemented patients with Parkinson's disease completed a clinical visit with the 3 screening tests followed 1 to 3 weeks later by neuropsychological testing. Of 139 patients, 46 met Level 2 Task Force criteria for PD-MCI when impaired performance was based on comparisons with normative scores. Forty-two patients (93%) had multi-domain MCI. At the lowest cutoff levels that provided at least 80% sensitivity, specificity was 44% for the Montreal Cognitive Assessment and 33% for the Scales for Outcomes in Parkinson's Disease-Cognition. The Mini-Mental State Examination could not achieve 80% sensitivity at any cutoff score. At the highest cutoff levels that provided specificity of at least 80%, sensitivities were low (≤44%) for all tests. When decline from estimated premorbid levels was considered evidence of cognitive impairment, 110 of 139 patients were classified with PD-MCI, and 103 (94%) had multi-domain MCI. We observed dramatic differences in the proportion of patients who had PD-MCI using the new Level 2 criteria, depending on whether or not decline from premorbid level of intellectual function was considered. Recommendations for methods of operationalizing decline from premorbid levels constitute an unmet need. Among the 3 screening tests examined, none of the instruments provided good combined sensitivity and specificity for PD-MCI. Other tests recommended by the Task Force Level 1 criteria may represent better choices, and these should be the subject of future research.
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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) | 0,000 | 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 découle