Parkinson's Disease‐Cognitive Rating Scale (<scp>PD‐CRS</scp>): Normative Data and Mild Cognitive Impairment Assessment in Brazil
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle