Risk factors and cerebral glucose metabolism of mild cognitive impairment in Parkinson＇s disease
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the risk factors of Parkinson＇s disease（PD）with mild cognitive impairment and mode of cerebral glucose metabolism. Methods One hundred and one non-dementia PD patients were assessed with Montreal Cognitive Assessment（MoCA）and divided into the PD with mild cognitive impairment （PD-MCI）group and the PD non-cognitive impairment（PD-NC）group. The demographic details, clinical features,Unified Pakinson＇s Disease Rating Scale（UPDRS）, Hohen-Yahr rank and Hamilton Depression Scale（HAMD）were compared between the two groups. Patients in Hohen-Yahr stage 1 underwent positron emission tomography（PET）with 18F-fluorodeoxyglucose（18F-FDG）to show glucose metabolism. Results Seventy-seven（74. 3%）PD patients had mild cognitive impairment PD-MCI group had higher score in UPDRS 1st（mentation ,behavior and mood）,2nd （activity of daily living）and 3rd（motor examination）subscale（2.48 ± 1.51,10. 71 ± 4. 88,22.31 ± 12.70）than PD-NC group（1.65 ± 1.29,8.15 ±2. 20,15.92 ±7.56,P 〈0.05）respectively. The FDG metabolism ratio of frontal cortex,parietal cortex and occipital cortex decreased more significantly in PD-MCI than in PD-NC（P 〈 0.05）.Conclusions The risk factors of mild cognitive impairment in PD include moter dysfunction, clinical stage and depression. The metabolic dysfunction of cortex may be the mechanism of mild cognitive impairment in PD. Key words: Parkinson＇s disease; Cognitive impairment; Positron emission tomography
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».