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Enregistrement W3104989176 · doi:10.3233/jad-200256

Everyday Function in Alzheimer’s and Parkinson’s Patients with Mild Cognitive Impairment

2020· article· en· W3104989176 sur OpenAlexfundno aff
Sara Becker, Olga Boettinger, Patricia Sulzer, Markus A. Hobert, Kathrin Brockmann, Walter Maetzler, Daniela Berg, Inga Liepelt‐Scarfone

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCognitive impairmentParkinson's diseasePsychologyCognitionMedicineNeuroscienceDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Instrumental activities of daily living (IADL) impairment can begin in mild cognitive impairment (MCI), and is the core criteria for diagnosing dementia in both Alzheimer's (AD) and Parkinson's (PD) diseases. The Functional Activities Questionnaire (FAQ) has high discriminative power for dementia and MCI in older age populations, but is influenced by demographic factors. It is currently unclear whether the FAQ is suitable for assessing cognitive-associated IADL in non-demented PD patients, as motor disorders may affect ratings. OBJECTIVE: To compare IADL profiles in MCI patients with PD (PD-MCI) and AD (AD-MCI) and to verify the discriminative ability of the FAQ for MCI in patients with (PD-MCI) and without (AD-MCI) additional motor impairment. METHODS: Data of 42 patients each of PD-MCI, AD-MCI, PD cognitively normal (PD-CN), and healthy controls (HC), matched according to age, gender, education, and global cognitive impairment were analyzed. ANCOVA and binary regressions were used to examine the relationship between the FAQ scores and groups. FAQ cut-offs for PD-MCI (versus PD-NC) and AD-MCI (versus HC) were separately identified using receiver operating characteristic analyses. RESULTS: FAQ total score did not differentiate between MCI groups. PD-MCI subjects had greater difficulties with tax records and traveling while AD-MCI individuals were more impaired in managing finances and remembering appointments. Classification accuracy of the FAQ was good for diagnosing AD-MCI (69%, cut-off ≥1) compared to HC, and sufficient for differentiating PD-MCI (38.1%, cut-off ≥3) from PD-CN. CONCLUSION: The FAQ task profiles and classification accuracy differed between MCI related to PD and AD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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