Usefulness of Cube Copying in Evaluating Clinical Profiles of Patients with Parkinson Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To clarify the relationship between the quantitatively assessed cube-copying test (CCT) and clinical profiles of cognitive and motor ability in Chinese patients with Parkinson disease (PD). METHODS: We gave the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), which includes the CCT, to evaluate the cognitive function of 102 outpatients with PD. We also gave the Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) II and III and the Hoehn-Yahr scale to evaluate the patients' motor function and disease severity, respectively. We used Maeshima's method for quantitative assessment of the CCT, and calculated CCT errors by adding incomplete connections and plane-drawing errors. We divided the patients into 2 groups based on normal (no errors) versus abnormal (≥1 errors) CCT scores. RESULTS: We found 34 patients with normal scores and 68 with abnormal scores. The 2 groups had significant differences in age of onset, MoCA score, UPDRS II and III scores, and cognitive deterioration rate. CCT errors correlated inversely with cognitive domains except for orientation. Executive function was most commonly affected in both groups. We found correlations between numbers of CCT errors and left-limb movement, fine hand movement, postural instability and gait disorders, UPDRS II and III scores, and cognitive and motor deterioration rates. CONCLUSIONS: The quantitatively assessed CCT may be useful in estimating cognitive and motor dysfunction in patients with PD, and in monitoring disease progression.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».