Preliminary results of the cohort study of cognitive impairment associated with Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive impairment (CI) is frequent in Parkinson’s disease (PD). CI patients have particular features. These are preliminary data of a cohort study of Moldovan patients with incident Parkinson’s disease. Material and methods: 65 out of 111 consecutive PD patients (mean age 64.87 ± 7.69 y.o.; disease duration 50.21 ± 38.61 mo.; 48 women (43.2%), 63 men (56.8%)) underwent Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test. Cognitive status graded as: (1) normal and (2) impaired cognition. Results: There were similar: ages (65.79 ± 7.13 vs 62.17 ± 12.21 y.o.), onset ages (61.44 ± 7.61 vs 57.00 ± 12.95 years), disease duration (49.63 ± 36.78 vs 66.00 ± 26.48) months), levodopa (574.58 ± 129 vs 249.55) and agonists doses (5.19 ± 3.02 vs 1.05 ± 0.05) and Beck scores (8.13 ± 6.21 vs 7.4 ± 3.85), in groups. CI was present in 59 (90.8%) patients; more frequent in patients with cardiovascular risk factors (91.7%, p> 0.05), symmetrical Parkinsonism (93.2%, p> 0.05), and in first disease symptom bradykinesia patients (93.8%, p> 0.05). Upper / Lower Asymmetry Index were lower in CI patients, all lower type patients (p> 0.05) having CI. MoCA scores correlated with Unified Parkinson’s Disease Rating Scale in ON fase (UPDRSon), (r = -0.320, p <0.022), and red flags number (r = -0.590, p < 0.006). Conclusions: Cognitive impairment is more expectable in akinetic, symmetric and lower type Parkinsonism, also in patients with cardiovascular risk factors, with probable PD, and a more motor impairment.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».