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Enregistrement W2566493637 · doi:10.1590/s1980-5764-2016dn1004015

Comparison of the use of screening tools for evaluating cognitive impairment in patients with Parkinson's disease

2016· article· en· W2566493637 sur OpenAlexaboutno aff
Carlos Henrique Ferreira Camargo, Eduardo de Souza Tolentino, A Bronzini, Marcelo Ladeira, Gustavo Leopold Schultz-Pereira, Marcelo Rezende Young Blood

Notice bibliographique

RevueDementia & Neuropsychologia · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentDementiaParkinson's diseaseTest (biology)Cognitive impairmentCognitionGold standard (test)MedicineDiseaseMini–Mental State ExaminationPsychologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Screening tests have been used for cognitive deficits in Parkinson's disease (PD). OBJECTIVE: This study compared the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test, the Mini-Mental State Examination (MMSE) and the clock drawing test for this purpose. METHODS: A total of 50 patients with PD were selected, 41 (82%) were diagnosed with dementia by the criteria of the Movement Disorder Society. The test Scales for Outcomes in Parkinson's Disease-Cognition (SCOPA-Cog) was used as the gold standard in comparison with the screening tests. RESULTS: The MoCA test (AUC=0.906) had a sensitivity of 87.80% and specificity of 88.89%. When the MMSE was associated with the clock drawing test (AUC=0.936), it had a specificity of 66.67% and sensitivity of up to 97.56%. CONCLUSION: The study suggests that the MoCA test can be a good screening test in PD. However, MMSE associated with the clock drawing test may be more effective than the MoCA test.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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