Clinical diagnostic criteria for dementia associated with Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Dementia has been increasingly more recognized to be a common feature in patients with Parkinson's disease (PD), especially in old age. Specific criteria for the clinical diagnosis of dementia associated with PD (PD-D), however, have been lacking. A Task Force, organized by the Movement Disorder Study, was charged with the development of clinical diagnostic criteria for PD-D. The Task Force members were assigned to sub-committees and performed a systematic review of the literature, based on pre-defined selection criteria, in order to identify the epidemiological, clinical, auxillary, and pathological features of PD-D. Clinical diagnostic criteria were then developed based on these findings and group consensus. The incidence of dementia in PD is increased up to six times, point-prevelance is close to 30%, older age and akinetic-rigid form are associated with higher risk. PD-D is characterized by impairment in attention, memory, executive and visuo-spatial functions, behavioral symptoms such as affective changes, hallucinations, and apathy are frequent. There are no specific ancillary investigations for the diagnosis; the main pathological correlate is Lewy body-type degeneration in cerebral cortex and limbic structures. Based on the characteristic features associated with this condition, clinical diagnostic criteria for probable and possible PD-D are proposed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».