Reader Response: Cognitive-Driven Activities of Daily Living Impairment as a Predictor for Dementia in Parkinson Disease: A Longitudinal Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
The article by Becker et al.1 presents highly relevant longitudinal data and poses the question of how to monitor cognition and select participants for clinical trials. For this, it suggests the comprehensive Functional Activities Questionnaire (FAQ) as a tool.2 In an attempt to explore whether cognition can be assessed longitudinally with less time-consuming bedside tests, we evaluated existing data from the EPIPARK study, which offers longitudinal data of 655 cases with Parkinson disease and 622 controls.3 Specifically, we calculated the correlation between the frequently used Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Unified Parkinson Disease Rating Scale (UPDRS) question on cognition (r = −0.319, 95% CI −0.368 to −0.268).4 This moderate correlation is not sufficient to replace the MoCA with this single UPDRS question. However, the MoCA sum score itself correlates across time points 1 and 2 after a year (r = 0.705 [95% CI 0.649–0.754]) and time point 1 to present (12 years of follow-up; r = 0.522 [95% CI 0.411–0.618]). In light of this data, it would be interesting to learn whether the MoCA and the cognition section of the FAQ correlate in the study conducted by Becker et al. and whether the 2 could be used interchangeably to facilitate broad screening of patients for the development of Parkinson disease dementia.
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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 | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,021 |
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 ».