Association Between Cognitive Impairment and Motor Dysfunction among Patients with Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: 1. To study the association between cognitive impairment (CI) and motor dysfunction (MD) among patients with MS. 2. To examine if muscle weakness, motor incoordination, balance impairment, gait abnormalities, and/or increased fall risk can be adopted as indicator of CI in patients with MS. Methods: Seventy patients with multiple sclerosis were included in this cross-sectional study. They underwent assessment of cognitive impairment using the Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA), muscle strength using the Handheld dynamometer, balance, gait, and fall risk assessment using Tinetti scale. Moreover, motor coordination was assessed for both upper and lower extremities through the Timed Rapid Alternating Movement for Upper Extremity and Timed Alternate Heel-to-Knee Test for lower extremity. Results: A Significant association was found between CI and motor coordination, balance, gait, and risk of fall (p< 0.005) apart from muscle strength. Stepwise multiple linear regression showed that 22.7% of the variance in the MoCA was predictable from the fall risk and the incoordination of upper extremity among MS population. Conclusion: CI is significantly associated with motor incoordination, balance impairment, gait abnormality, and increased fall risk. Furthermore, the risk of fall and upper extremity incoordination appeared as the best indicators of CI among patients with MS.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».