Optimization of cognitive assessment in Parkinsonisms by applying artificial intelligence to a comprehensive screening test
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of cognitive deficits is pivotal for diagnosis and management in patients with parkinsonisms. Low levels of correspondence are observed between evaluations assessed with screening cognitive tests in comparison with those assessed with in-depth neuropsychological batteries. A new tool, we named CoMDA (Cognition in Movement Disorders Assessment), was composed by merging Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and Frontal Assessment Battery (FAB). In total, 500 patients (400 with Parkinson's disease, 41 with vascular parkinsonism, 31 with progressive supranuclear palsy, and 28 with multiple system atrophy) underwent CoMDA (level 1-L1) and in-depth neuropsychological battery (level 2-L2). Machine learning was developed to classify the CoMDA score and obtain an accurate prediction of the cognitive profile along three different classes: normal cognition (NC), mild cognitive impairment (MCI), and impaired cognition (IC). The classification accuracy of CoMDA, assessed by ROC analysis, was compared with MMSE, MoCA, and FAB. The area under the curve (AUC) of CoMDA was significantly higher than that of MMSE, MoCA and FAB (p < 0.0001, p = 0.028 and p = 0.0007, respectively). Among 15 different algorithmic methods, the Quadratic Discriminant Analysis algorithm (CoMDA-ML) showed higher overall-metrics performance levels in predictive performance. Considering L2 as a 3-level continuous feature, CoMDA-ML produces accurate and generalizable classifications: micro-average ROC curve, AUC = 0.81; and AUC = 0.85 for NC, 0.67 for MCI, and 0.83 for IC. CoMDA and COMDA-ML are reliable and time-sparing tools, accurate in classifying cognitive profile in parkinsonisms.This study has been registered on ClinicalTrials.gov (NCT04858893).
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».