THE RELATIONSHIP BETWEEN CLOCK DRAWING AND COGNITION IN PARKINSON'S
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Clock drawing (CD) requires executive function, attention and visuospatial ability. Our objective was to investigate CD in Parkinson's subjects with and without cognitive impairment. Methods 107 subjects completed the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), classifying into normal cognition (PD-NC – MoCA ≥26) and cognitive impairment (PD-CI–MoCA <26). CD was scored using MoCA criteria; a maximum of 3 points, one each for correct contour, clock face and clock hands. Results PD-CI (n=57) and PD-NC were matched for all demographics except age (PD-CI were older, P 0.032). 35% of PD-CI scored full marks compared to 90% of PD-NC (sensitivity 0.64, specificity 0.9, age adjusted-odds ratio for predicting PD-CI 15.63, 95% CI 5.18 – 47.62, P<0.001). 88% of PD-CI scored points for contour and 60% scored points for clock face. In contrast, all PD-NC scored points for contour and clock face (P <0.001). 42% of PD-CI and 90% of PD-NC correctly drew clock hands (P<0.001). Conclusions In this cohort, inability to score maximum points for CD was associated with PD-CI. Correctly drawing clock hands was the hardest component for both groups. Incorrect contour or clock face was highly specific for PD-CI.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».