Estimation of Cognitive Performance Based on Premorbid Intelligence in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».