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Enregistrement W2810365391 · doi:10.1159/000488593

Feasibility of Smartphone-Based Testing of Interference in Parkinson’s Disease

2018· article· en· W2810365391 sur OpenAlexaboutno aff
Will Lee, David R. Williams, Andrew Evans

Notice bibliographique

RevueNeurodegenerative Diseases · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentStroop effectIntraclass correlationParkinson's diseaseRating scaleMedicinePsychologyAmbulatoryCognitionAudiologyDiseasePhysical therapyInternal medicineCognitive impairmentPhysical medicine and rehabilitationPsychometricsPsychiatryClinical psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Interference refers to learned associations and established behaviors "interfering" with response to new material. It forms a core pillar of executive functions, which are commonly affected in Parkinson's disease (PD). Cognitive interference test (CIT) forms part of a smartphone application designed for ambulatory assessment in PD. OBJECTIVE: The aims of this study were to establish that CIT could effectively demonstrate interference and would perform comparably to the Stroop Color-Word Test Victoria version (VST) despite PD-related motor impairment. METHODS: Ninety-nine patients with PD were recruited. Initial evaluation included CIT, VST, Montreal cognitive assessment (MOCA), and Movement Disorders Society-sponsored revision of the -Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS-III). A group of patients underwent repeat assessment within 2 weeks. Thirty-four healthy controls were recruited for comparison. RESULTS: Patients' mean age was 66.2 years, disease duration was 8.7 years, on-state MDS-UPDRS-III was 22, and MOCA total score was 27. CIT effectively generated interference, whereby the total time taken to complete the incongruent task was 20% longer compared to that of the baseline task. CIT key test items demonstrated convergent validity to VST (r = 0.478-0.644, p < 0.0001) and satisfactory repeatability (intraclass correlation coefficient 0.46-0.808, p ≤ 0.0002). Performance on key CIT test parameters deteriorated with increasing age (r = 0.225-0.478, p < 0.01) and MDS-UPDRS-III total score (r = 0.354-0.481, p < 0.0001). When compared to controls and patients with less motor impairment, patients MDS-UPDRS-III > 30 took longer to complete CIT and VST and had lower MOCA-attention sub-score, implying that the degree of motor impairment could not be the sole explanation for reduced CIT performance. CONCLUSIONS: We established that despite motor impairment, the novel approach of using smartphone technology to test interference in PD patients is feasible.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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