Incidence and related factors of Parkinson' s disease with cognitive dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To study the incidence,clinical characteristics and related factors of cognitive dysfunction in Parkinson's disease( PD). Methods: A total of 52 patients with Parkinson's disease( PD group) and 58 healthy patients( normal group) were assessed by Montreal cognitive assessment( MoC A) scale,to study the incidence of cognitive dysfunction,clinical characteristics in PD patients and the relationship between the PD patients with cognitive dysfunction and age,duration,Hoehn-Yahr grade,UPDRS score. Results: The MoC A score in PD group was lower than that in normal group( t =8. 036,P 0. 001),the incidence of cognitive dysfunction was 57. 7% in the PD group( χ2= 19. 200,P 0. 001). The main features of cognitive dysfunction in PD patients showed attention and concentration,executive functions,memory,delayed recall,language skills,visual ability,abstract thinking and ability of orientation,retardation,etc. Logistic regression analysis showed that cognitive dysfunction in PD group was positively related with the severity of disease condition( H-Y classification),duration,UPDRS( Part Ⅰ) score and UPDRS( Part Ⅱ) score( OR: 5. 464,6. 172,1. 138,1. 305; 95%CI: 1. 915- 10. 136,0. 068- 0. 872,1. 017- 1. 358,1. 316- 11. 014). Conclusion: The incidence of cognitive dysfunction in PD patients is high. There are many forms of clinical manifestations,and the extent of these manifestations is correlated with disease duration,severity and UPDRS score.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».