Diagnostic Accuracy and Confidence in the Clinical Detection of Cognitive Impairment in Early-Stage Parkinson Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Mild cognitive impairment (MCI) is present in up to 34% of patients with early-stage Parkinson disease (PD); however, it is difficult to detect subtle impairment without objective cognitive testing. METHODS: Data were obtained from the Parkinson Progression Marker Initiative. All 341 participants were administered the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and a brief neuropsychological battery. Participants were classified as PD-MCI if MoCA was <26 or if they scored ≥1 standard deviation below the normative mean in 2 or more domains, based upon established criteria. The sensitivity/specificity for the clinical detection of PD-MCI was determined. RESULTS: Overall accuracy for clinical detection of PD-MCI was 67.4%. Although clinical determination was highly specific (96.3%; 95% confidence interval [CI]: 0.92-0.98), sensitivity was poor (32.0%; 95% CI: 0.25-0.40). CONCLUSION: Identifying MCI in early-stage PD based on clinical interview alone appears to be insufficient. The inclusion of objective cognitive tests allowing for normative sample comparisons is needed to increase the detection of cognitive impairment in this population.
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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 | 0,023 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».