Evaluating Mild Cognitive Dysfunction in Patients with Parkinson’s Disease in Clinical Practice in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
Our study aimed to examine the contribution of commonly used tools, including the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and develop a formula for conversion of these tests in the Chinese population. We also create a predictive model for the detection of Chinese patients' mild cognitive impairment (MCI). We recruited 168 patients with Parkinson's disease (PD) from 12 medical centres or teaching hospitals in Taiwan, and each participant received a comprehensive neuropsychological assessment. Logistic regression analysis was conducted to find predictors of MCI with the help of a generalized additive model. We found that patients with an MMSE > 25 or a MoCA > 21 were less likely to have MCI. The discrimination powers of the two tests used for detecting MCI were 0.902 and 0.868, respectively, as measured by the area under the receiver operating characteristic curve (ROC). The best predictive model suggested that patients with a higher MMSE score, delayed recall scores of the 12-item Word Recall Test ≥ 5.817, and no test decline in the visuospatial index were less likely to have MCI (ROC = 0.982). Our findings have clinical utility in MCI detection in Chinese PD and need a larger sample to confirm.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».