The Association of Pathological Laughing and Crying and Cognitive Impairment in Multiple Sclerosis (P2.176)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pathological laughing and crying (PLC) is emotional expression that is exaggerated and incongruent with underlying mood state. It is known to occur among 10-29[percnt] of people with Multiple Sclerosis (MS). Among populations with other neurological disorders, PLC has been associated with cognitive impairment (CI). Objective: To determine the association between PLC and CI within an MS sample. Methods: A retrospective chart review study of 153 MS patients recruited from an outpatient clinic for CI in MS. Participants were included if they were assessed with the Minimal Assessment of Cognitive Function in MS (MACFIMS) battery, the Center for Neurological Study Lability Scale (CNS-LS), a screening measure for PLC symptoms and the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Exploratory correlations and comparisons between PLC (CNS-LS score ≥ 17 and HADS-D ≤ 7) and non-PLC groups on cognitive test scores were performed. Results: After controlling for covariates, the PLC group demonstrated lower scores on a measure of verbal fluency (Controlled Oral Word Association Test score), and a measure of auditory recall (California Verbal Learning Test - 2 immediate recall score) than the non-PLC group. Conclusions: Findings replicate a deficit in verbal fluency, as well as identifying auditory recall deficits among people with PLC in MS suggesting a generalized verbal processing difficulty. This work is the first to examine the relationship between PLC symptoms and cognition in a large MS sample with a comprehensive cognitive battery. Future studies might examine the causal mechanisms connecting CI and PLC.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».