Test the Best: Classification Accuracies of Four Cognitive Rating Scales for Parkinson’s Disease Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A progressive cognitive impairment is one of the frequent non-motor symptoms during Parkinson's disease (PD) course. A short and valid screening tool is needed to detect an incipient cognitive deficit at the mild cognitive impairment stage in Parkinson's disease (PD-MCI). METHOD: The present study aims to evaluate the classification accuracies of four cognitive screenings: Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Mattis Dementia Rating Scale second edition (DRS-2), Mini-Mental State Examination (MMSE) and Frontal Assessment Battery (FAB) in a cohort of PD patients (PD-MCI, n = 46; and Parkinson's disease with normal cognition, PD-NC, n = 95) and Controls (n = 66). All subjects underwent a standard neuropsychological battery as recommended by the International Parkinson and Movement Disorder Society and underwent all four screening tools. RESULTS: In the detection of PD-MCI versus PD-NC, the MoCA showed a sensitivity of 84% and a specificity of 66% with a screening cutoff score at ≤25 points. The MoCA's AUC was 86% (95% CI 78.7-93.1). In the detection of PD-MCI versus Controls, the FAB displayed 84% sensitivity and 79% specificity with a cutoff ≤16 points, to screen. The FAB's AUC was 87% (79.0-95.0). CONCLUSIONS: Our results show that the MoCA is the most discriminative tool for screening MCI in the PD population.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».