Association between cognitive impairment and motor dysfunction among patients with multiple sclerosis: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have shown that there is a relationship between cognitive impairment (CI) and motor dysfunction (MD) in neurological diseases, such as Alzheimer's and Parkinson's disease. However, there whether CI and MD are associated in patients with multiple sclerosis (MS) is unknown. Here we studied the association between CI and MD in patients with MS and examined if muscle weakness or incoordination, balance impairment, gait abnormalities, and/or increased fall risk are indicators of CI in patients with MS. METHODS: Seventy patients with MS were included in this cross-sectional study. Cognitive impairment was assessed using the Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA), muscle strength using a hand-held dynamometer, and balance, gait, and fall risk assessment using the Tinetti scale. Motor coordination was assessed using the timed rapid alternating movement test for the upper extremity and the timed alternate heel-to-knee test for the lower extremity. RESULTS: There was a significant association between CI and motor coordination, balance, gait, and risk of fall (p < 0.005) but not muscle strength. Stepwise multiple linear regression showed that 22.7% of the variance in the MoCA was predicted by the fall risk and incoordination of the upper extremities in the MS population. CONCLUSIONS: 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 to be best indicators of CI in patients with MS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,023 | 0,024 |
| 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 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».