Prediction of cognitive progression in Parkinson's disease using three cognitive screening measures
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cognitive impairment is a common complication of Parkinson's disease (PD) and identifying risk factors for progression to Parkinson's disease dementia (PDD) is important. However, little research has been done comparing the utility of commonly used cognitive screening tests in predicting cognitive progression in PD. METHODS: We retrospectively reviewed data from patients with PD enrolled in the Pacific Udall Center who had baseline and longitudinal neuropsychological and global cognitive screening tests. The diagnostic accuracies of 3 common screening tests were compared: Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Mattis Dementia Rating Scale (DRS-2), and Mini Mental Status Examination (MMSE). Cognitive diagnoses of PD with mild cognitive impairment (PD-MCI) and PDD were based on full neuropsychological testing and established Movement Disorder Society criteria. Logistic regression and Cox proportional hazards regression models were used to examine predictors of cognitive decline. RESULTS: Four hundred seventy patients for whom scores on all 3 screening tests were available from the same assessment were included in a cross-sectional analysis. The MoCA demonstrated the best overall diagnostic accuracy for PD-MCI (AUC= 0.79, sensitivity= 76.4%) and for PDD (AUC= 0.89, sensitivity= 81.0%) compared to the DRS-2 and MMSE. A longitudinal analysis was performed on the subset of patients (316/470; 67.2%) who were nondemented at baseline and had undergone two or more assessments. After controlling for covariates, the MoCA was the only test associated with progression to PDD (OR= 1.27 95% CI 1.1 - 1.5, p=0.001) and faster time to dementia (HR = 1.3, 95% CI 1.1 - 1.4, p<0.0001). CONCLUSIONS: This study provides additional support for the use of the MoCA as a primary screening tool for cognitive impairment in PD and is the first to show that the MoCA is a predictor of conversion to PDD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».