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Enregistrement W2922796773 · doi:10.1111/psyg.12451

Cognitive profiles and optimal cut‐offs for routine cognitive tests in elderly individuals with Parkinson's disease, Parkinson's disease dementia, Alzheimer's disease, and normal cognition

2019· article· en· W2922796773 sur OpenAlex
Harisd Phannarus, Weerasak Muangpaisan, Pitiporn Siritipakorn, Wattanachai Chotinaiwattarakul

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePsychogeriatrics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine Siriraj Hospital, Mahidol UniversityInternational Parkinson and Movement Disorder Society
Mots-clésDementiaMontreal Cognitive AssessmentCognitionParkinson's diseaseMini–Mental State ExaminationNeuropsychologyDiseaseReceiver operating characteristicPsychologyPsychiatryClinical psychologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: The cognitive impairment seen in Parkinson's disease (PD) results in patient disability and reduced quality of life. However, using cognitive screening scales specific to PD in routine clinical practice is difficult because of limited time, resources, and skills. We studied the ability of routine cognitive tests to differentiate between Parkinson's disease dementia (PDD) and PD and among the neuropsychological profiles of elderly individuals with PD, PDD, Alzheimer's disease (AD), and normal cognition. METHODS: This cross-sectional study involved 124 subjects. Subjects were 35 cognitively normal elderly and 37 elderly individuals with PD, 22 with PDD, and 30 with AD. All subjects were diagnosed by a specialist using standard criteria. Clinically relevant data and scores from the Montreal Cognitive Assessment and the Thai Mental State Examination were collected. Cognitive test scores were compared among groups. Receiver operating characteristic curves were constructed for a range of cut-off points to explore the sensitivity and specificity of the screening tools to detect PDD. RESULTS: There were 74 female subjects (59.7%), and the average age of all subjects was 75.6 years. The median score on the modified Hoehn and Yahr scale was 2.5 in subjects with PD and 4 in those with PDD (P < 0.001). The cut-offs for differentiating PDD from PD were 25 on the Thai Mental State Examination and 14 on the Montreal Cognitive Assessment. The sensitivity of the Thai Mental State Examination was 78.4%, and the specificity was 66.7% (area under the curve: 0.828). The sensitivity of the Montreal Cognitive Assessment was 81.1%, and the specificity was 75% (area under the curve: 0.876). There was a significant difference in the memory and language subdomains between AD and PDD (P < 0.05). CONCLUSIONS: The cut-offs used to differentiate PDD from PD were not the same as routine cut-offs in distinguishing AD from normal elderly. The cognitive profile deficit in PDD differed from that in AD. Interpretations of positive screenings test should take this finding into consideration.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,261 · 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