Clinical investigation of mild cognitive impairment in patients with Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Objective To describe the prevalence and neuropsychological character of mild cognitive impairment (MCI) associated with Parkinson' s disease(PD-MCI). Methods One hundred and three PD patients and a control group of 32 healthy old subjects were chosen. Psychometric assessment included the Mini Mental State Examination, the Dementia Rating Scale and a series of neuropsychol ogicaltests. The Hamilton Rating Scale of Depression was used to assess depression in PD patients. Results (1)Twenty-one (20.4%) PD patients was diagnosed with dementia, 45 (43.7%) had a MCI and only 37(35.9%) had no cognitive impairment; (2) Subjects with PD-MCI were older, had a later onset of the PD,and displayed more severe motor symptoms compared with those without cognitive impairment; (3) The prevalence and neuropsychological profile of PD-MCI were thought to correlate with the dominating side and subtype of Parkinsonian symptoms, for patients with left-sided dominant symptoms had a significantly higher chance of suffering MCI than those with right-sided dominant symptoms, the ratio being 74.2% vs 42.2%,χ<'2 =7. 589,P <0.05; The tremor-dominant group took less time than the mixed group for Stroop word test measurement ((80.8±39.9) s vs (94.4±30.0) s,t=3.332,P<0.01). Conclusion Identification of MCI is of important clinical significance, which helps to treat patients differently and thus predict the prognosis. Key words: Pakinson disease; Congnition disorders; Prevalence; Neuropsychological tests
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».