A review of methods used to study cognitive deficits in 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
OBJECTIVE: In addition to the classic motor symptoms of Parkinson's disease (PD), some patients suffer from a variety of non-motor symptoms. Cognitive deficits such as impairments to learning and memory have been noted in PD and pose a clinical concern. However, during early stages of the disease these deficits may be subtle and difficult to diagnose. To date, various methodologies have been used to identify and diagnose these impairments in PD; imaging studies, animal models, and computer simulated learning paradigms being the most popular. This review discusses the advantages and disadvantages of each method in studying cognitive deficits associated with PD. RESULTS: Imaging studies, including PET and magnetic resonance imaging scans, are useful when studying neural correlates of cognitive tasks. In contrast, toxin-induced and transgenic animal models are well suited for modelling physiological and behavioural conditions observed in humans. Computer simulated learning paradigms are used to analyze cognitive functioning when one engages in a cognitive task. CONCLUSION: Based on the level of impairment being studied (i.e. neurobiological, behavioural, cognitive basis, or a combination thereof), the use of these methodologies, individually or in conjunction, is imperative when establishing a complete model of PD and its effect on cognition.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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