Clinical outcomes and cognitive impairments between progressive supranuclear palsy and multiple system atrophy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Both progressive supranuclear palsy (PSP) and multiple system atrophy (MSA) belong to atypical parkinsonian syndromes. It is important to differentiate these diseases accurately. We compared clinical outcomes and cognitive impairments between PSP and MSA. METHODS: Eighty-five MSA parkinsonism type (MSA-P) patients and 76 PSP patients participated in this research. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the mini-mental state examination (MMSE) evaluated cognitive function. RESULTS: MSA-P patients had a significantly higher incidence of dyskinesia, fall, urinary symptoms, and constipation, whereas patients with PSP had a higher incidence of tremor and salivation. MSA-P patients had higher MMSE and MoCA scores than PSP patients. The MMSE score showed a diagnostic cut-off score of 24.5 in PSP versus MSA-P. The MoCA score showed a diagnostic cut-off score of 20.5 in PSP versus MSA-P. CONCLUSION: In conclusion, patients with PSP had differences in the clinical outcomes and cognitive impairments compared with MSA-P patients. PSP patients had more severe cognitive deficits. The score of MMSE and MoCA could be used in distinguishing MSA-P from PSP.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».