Quantifying activities of daily living impairment in Parkinson’s disease using the Functional Activities Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cognitive-driven activity of daily living (ADL) impairment in Parkinson's disease (PD) is increasingly discussed as prodromal marker for dementia. Diagnostic properties of assessments for this specific ADL impairment are sparsely investigated in PD. The ability of the Functional Activities Questionnaire (FAQ) for differentiating between PD patients with normal cognition and with mild cognitive impairment (PD-MCI), according to informant and self-reports, was examined. Global cognitive function in groups with and without mild ADL impairment was compared according to different cut-offs. METHODS: Multicenter data of 589 patients of an international cohort (CENTRE-PD) were analyzed. Analyses were run separately for informant-rated and self-rated FAQ. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was conducted to define the optimal FAQ cut-off for PD-MCI (≥ 1), and groups were additionally split according to reported FAQ cut-offs for PD-MCI in the literature (≥ 3, ≥ 5). Binary logistic regressions examined the effect of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score in PD patients with and without mild ADL impairment. RESULTS: Two hundred and twenty-five (38.2%) patients were classified as PD-MCI. For all three cut-off values, sensitivity was moderate to low (< 0.55), but specificity was moderately high (> 0.54) with a tendency of higher values for self-reported deficits. For the self-report, the cut-off ≥ 3 showed a significant effect of the MoCA (B = - 0.31, p = 0.003), where FAQ ≥ 3 patients had worse cognition. No effect for group differences based on informant ratings was detected. CONCLUSION: Our data argue that self-reported ADL impairments assessed by the FAQ show a relation to the severity of cognitive impairment 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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».