The Characteristics and Influencing Factors of Parkinson's Disease with Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Objective:To investigate the frequency of mild cognitive impairment in patients with Parkinson's disease(PD) and healthy controls over 55 years of age without dementia and to analyze the characteristics and influencing factors of PD with mild cognitive impairment. Methods:One hundred and twelve PD patients having a normal age and education adjusted MMSE score were included in the further study of MoCA testing. Patients with MoCA score no less than 26 were selected into normal control PD-NC group,and patients with MoCA score less than 26 into mild cognitive impaired PD-MCI group. The frequency and influencing factors of PD-MCI were statistically analyzed. One hundred and fifteen healthy subjects over the age of 55 without dementia were selected as control group,which divided into normal control C-NC group and mild cognitive impaired C-MCI group by MoCA testing.Scores of MoCA subtests were used in PD-MCI group and C-MCI group to compare the difference and characterize of cognitive changes. Results:The incidence of MCI in PD-MCI group was 55.4%(62/112) and 27.8%(32/115) in C-MCI group,with a significant difference between these 2 groups(χ2=17.73,P0.05). PD-MCI patients had lower scores in subtests of MoCA in visuospatia1, executive,attention and orientation compared with C-MCI patients(P0.05). Univariate and logistic regression analysis revealed that a high frequency of PD-MCI occurred in patients with high UPDRS Ⅲscore,H-Y stage,and HAMD score. Conclusion:MCI is common in patients with PD,and the main cognitive deficits involve visuospatial,executive,attention, and orientation,which is associated with severity of motor disturbances and depression.
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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 ».