Parkinson's Disease‐Cognitive Rating Scale (<scp>PD‐CRS</scp>): Normative Data and Mild Cognitive Impairment Assessment in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Parkinson's Disease-Cognitive Rating Scale (PD-CRS) assesses posterior-cortical and frontal-subcortical cognitive functioning and distinguishes mild cognitive impairment in Parkinson's disease (PD-MCI); however, it was not evaluated in Brazil. Objectives: To investigate PD-CRS's reliability, validity, normative data, and accuracy for PD-MCI screening in Brazil. Methods: The effects of age, education, and sex on PD-CRS scores were explored. The instrument was tested in 714 individuals (53% female, 21-94 years), with a broad range of education and no neurodegenerative disorder. Trail Making, Consonant Trigrams, Five-Point, and semantic fluency tests were administered for comparison. A second study enrolled patients with PD and intact cognition (n = 44, 59.75 ± 10.79 years) and with PD-MCI (n = 25, 65.76 ± 10.33 years) to investigate criterion validity. PD-CRS subtests were compared with the Cambridge Automated Neuropsychological Battery memory and executive tasks. Results: PD-CRS was unidimensional and reliable (McDonald's ω = 0.83). Using robust multiple regressions, age, and education predicted the total and derived scores in the normative sample. At the 85-point cutoff, PD-MCI was detected with 68% sensitivity and 86% specificity (area under the curve = 0.870). PD-CRS scores strongly correlated with executive and verbal/visual memory tests in both normative and clinical samples. Conclusions: This study investigated the applicability of PD-CRS in the Brazilian context. The scale seems helpful in screening for PD-MCI, with adequate internal consistency and construct validity. The PD-CRS variance is influenced by age and educational level, a critical issue for cognitive testing in countries with educational and cultural heterogeneity.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».