Application of Montreal cognitive assessment in screening cognitive impairment in Parkinson's disease patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective To study the application of Montreal cognitive assessment(MoCA) and minimental state examination(MMSE) in screening cognitive impairment in Parkinson's disease(PD) patients.Methods One hundred and twenty-nine PD patients at the age≥60 years were divided into normal group,mild cognitive impairment(MCI)group and PD dementia(PDD)group according to their cognitive function.They were assessed and analyzed according to their MoCA and MMSE score.Results The MoCA score was significantly different in 3 groups(P0.01).The scores of drawing cube,retelling,counting animals in 1 min,similarity anddelayed recallwere lower in MCI and PDD groups than in normal group(P0.ODwhile the scores of naming,digit span andorientationwere higher in normal and MCI groups than in PDD group(P0.05).In addition,the area under ROC for the patients was 0.803 for the diagnosis of MCI according to MMSE,0.803 for the diagnosis of MCI according to MMSE,0.947 for the diagnosis of MCI according to MoCA,0.952 for the diagnosis of PDD according to MMSE and 0.990 for the diagnosis of PDD according to MoCA.Conclusion MoCA can be used as an effective tool for screening the cognitive impairment in PD patients.The MoCA score decreases gradually with the aggravation of PD.The MoCA optimal cutoff value is≤23 score for screening MCI in PD and the sensitivity of MoCA is higher than that of MMSE in screening PD patients.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle