Analysis on executive dysfunction of patients with multiple system atrophy and Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the characteristics of executive dysfunction of patients with multiple system atrophy (MSA) and Parkinson's disease (PD) by neuropsychological tests. Methods Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Stroop Color-Word Test (SCWT), Digital Symbol Substitution Test (DSST)/Graphic Symbol Substitution Test (GSST), Clock Drawing Test (CDT) and Trail Making Test (TMT) were used to assess the overall cognitive and executive function of 34 patients with MSA [21 with cerebellar-predominant (MSA-C) and 13 with parkinsonism-predominant (MSA-P)], 18 patients with primary PD and 14 normal controls. Results There was significant difference in MoCA score among different groups ( P = 0.019). PD and MSA-C groups had lower MoCA score than that in normal control group ( P = 0.015, 0.002). There were significant differences in each SCWT score ( P = 0.035, 0.013, 0.012, 0.037), DSST ( P = 0.000), GSST ( P = 0.000) and TMT ( P = 0.035) among different groups. Among them, MSA-C and MSA-P groups had significantly higher SCWT-A ( P = 0.004, 0.045), SCWT-B ( P = 0.001, 0.036) and SCWT-D scores ( P = 0.023, 0.010) than those in normal control group. PD, MSA-C and MSA-P groups had significantly higher SCWT-C ( P = 0.005, 0.014, 0.003), DSST ( P = 0.003, 0.000, 0.000) and GSST scores ( P = 0.001, 0.000, 0.000) than those in normal control group. MSA-P group had significantly higher TMT score than that in normal control group ( P = 0.006). Conclusions Patients with MSA and PD may present executive dysfunction to different degrees. SCWT and DSST/GSST tests are useful in assessing executive dysfunction in those patients. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6731.2016.05.006
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».