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Enregistrement W2341680841 · doi:10.1155/2016/3217960

Structural Neuroimaging Markers of Cognitive Decline in Parkinson’s Disease

2016· review· en· W2341680841 sur OpenAlexafffund
Alexandru Hanganu, Oury Monchi

Notice bibliographique

RevueParkinson s Disease · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalMcGill UniversityHotchkiss Brain InstituteUniversité de MontréalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchParkinson Society Canada
Mots-clésDementiaNeuroimagingMedicineDiseaseCognitionParkinson's diseaseCognitive declineCognitive impairmentPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive impairment in patients with Parkinson's disease is a major challenge since it has been established that 25 to 40% of patients will develop cognitive impairment early in the disease. Furthermore, it has been reported that up to 80% of Parkinsonian patients will eventually develop dementia. Thus, it is important to improve the diagnosing procedures in order to detect cognitive impairment at early stages of development and to delay as much as possible the developing of dementia. One major challenge is that patients with mild cognitive impairment exhibit measurable cognitive deficits according to recently established criteria, yet those deficits are not severe enough to interfere with daily living, hence being avoided by patients, and might be overseen by clinicians. Recent advances in neuroimaging brain analysis allowed the establishment of several anatomical markers that have the potential to be considered for early detection of cognitive impairment in Parkinsonian patients. This review aims to outline the neuroimaging possibilities in diagnosing cognitive impairment in patients with Parkinson's disease and to take into consideration the near-future possibilities of their implementation into clinical practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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