Relationship of Serum Tau Levels with Cognitive Functions and Factors Affecting The Cognitive Function Decrease in Parkinson's Disease Patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cognitive impairment is a non-motor symptom of Parkinson's disease (PD) which occurs as the disease progresses and affects quality of life. Many efforts have been developed in early detection of cognitive disorders, one of which is the examination of tau protein biomarkers, where the tau protein that undergoes pathological changes to form neurofibrillary tangles (NFTs) is found in Alzheimer's disease and PD and plays a role in cognitive impairment. However, the role of tau in PD is still controversial. This study aims to assess the relationship between serum tau levels and cognitive function and the factors that affect cognitive function in PD patients.
 Methods: This cross-sectional design was conducted at the RSUP DR. M Djamil Padang. During the period March to August 2020, 62 research subjects were obtained. Cognitive function examination was carried out by using the MoCA-Ina test and examination of serum tau levels using the Elisa method. The relationship between categorical variables was tested by Chi square and differences in serum tau levels in the group with and without cognitive impairment were tested with the Mann Whitney test, considered statistically significant if the p value <0.05.
 Results: With Moca Ina examination, it was found that 67.7% of patients had impaired cognitive function. The mean serum tau level was 198.004 ± 162.69 ng / L.There was a significant relationship between education level and degree of disease with cognitive function (p <0.05) and there was no difference in mean serum tau levels between groups with and without cognitive impairment.
 Conclusion: There is a significant relationship between education level and degree of disease with cognitive function and there is no difference in mean serum tau protein levels between the cognitive impaired group and the cognitive normal group.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».