Corneal nerve fiber loss relates to cognitive impairment in patients with Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive impairment in Parkinson's disease (PD) adversely influences quality of life. There is currently no available biomarker to predict cognitive decline in PD. Corneal confocal microscopy (CCM) has been used as a non-invasive tool for quantifying small nerve damage in PD. The present study investigated whether corneal nerve measures were associated with cognitive function in PD. Patients with PD were classified into those with normal cognitive function (PD-CN), mild cognitive impairment (PD-MCI), and dementia (PDD). Corneal nerve fiber density (CNFD), corneal nerve branch density (CNBD), and corneal nerve fiber length (CNFL) were quantified with CCM and compared with a control group. Sixty-five PD patients and thirty controls were studied. CNFD was decreased and CNBD was increased in PD patients compared to controls (P < 0.05). CNBD and CNBD/CNFD ratio was higher in PD-CN compared to controls. CNFD was positively correlated with the Montreal cognitive assessment (MoCA) score (r = 0.683, P < 0.001), but negatively associated with unified Parkinson disease rating scale (UPDRS)-part III (r = -0.481, P < 0.001) and total UPDRS scores (r = -0.401, P = 0.001) in PD patients. There was no correlation between CNFD and Levodopa equivalent daily dose (LEDD) (r = 0.176, P = 0.161). CNFD, CNBD, CNFL, and CNBD/CNFD ratio was lower with increasing Hoehn and Yahr stage. PD patients show evidence of corneal nerve loss compared with controls and corneal nerve parameters are associated with the severity of cognitive and motor dysfunction in PD. CCM could serve as an objective in vivo ophthalmic imaging technique to assess neurodegeneration 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».