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Enregistrement W3084469892 · doi:10.3233/jpd-202142

Estimation of Cognitive Performance Based on Premorbid Intelligence in Parkinson’s Disease

2020· article· en· W3084469892 sur OpenAlexaff
Rocío Del Pino, María Díez‐Cirarda, Javier Peña, Naroa Ibarretxe‐Bilbao, Natalia Ojeda

Notice bibliographique

RevueJournal of Parkinson s Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesUniversidad de DeustoMinisterio de Economía y CompetitividadEusko Jaurlaritza
Mots-clésCognitionVerbal fluency testPsychologyExecutive functionsRaw scoreFluencyAudiologyVerbal memoryCognitive reserveSemantic memoryVisual memoryEffects of sleep deprivation on cognitive performanceFluid and crystallized intelligenceCognitive declineFluid intelligenceDementiaWorking memoryDiseaseMedicineNeuropsychologyCognitive impairmentPsychiatryInternal medicineStatisticsRaw data

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The estimation of premorbid intelligence (PI) is needed for an accurate diagnosis. OBJECTIVE: This study aimed to estimate the cognitive performance taking into account the PI in Parkinson's disease (PD) compared to healthy controls (HC); and to analyze the discrepancies between the current and the predicted cognitive performance based on the PI. METHOD: Semantic fluency, verbal and visual memory, and executive functions were assessed in 39 PD and 162 HC. A linear regression model was used to analyze the discrepancies between the predicted cognitive performance and the current raw scores through PI variables (Word Accentuation Test (WAT), Pseudo-Words (PW) Reading subtest from PROLEC-R, age, and years of education). ROC analyses were performed to assess their diagnostic properties. RESULTS: Significant differences were found in the raw cognitive scores between patients and HC [semantic fluency (t = 6.07; p < 0.001), verbal memory (t = 6.63; p < 0.001), and executive functions (t = 2.57; p = 0.013), and in visual memory (t = 1.97; p = 0.055 marginally significant)]. Compared to HC, PD patients presented higher discrepancies between the predicted cognitive performance and the raw scores in semantic fluency, verbal memory, visual memory, executive functions (AUC = 0.78, 0.78; 0.64, 0.61, respectively). CONCLUSION: The magnitude of the discrepancies scores between the current and the predicted cognitive performance based on PI indicates the presence of cognitive decline in the specific cognitive domain in PD patients. This study underlines the usefulness of premorbid measures and variables, such as WAT, PW, age, and years of education, to more accurately estimate the cognitive performance in PD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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