Measuring mild cognitive impairment in patients with Parkinson's disease
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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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».