Predictors of cognitive impairment in newly diagnosed Parkinson’s disease with normal cognition at baseline: A 5-year cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective Cognitive impairment (CI) is a substantial contributor to the disability associated with Parkinson’s disease (PD). We aimed to assess the clinical features and explore the underlying biomarkers as predictors of CI in patients with newly diagnosed PD (NDPD; less than 2 years). Methods We evaluated the cognitive function status using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and a battery of neuropsychological tests at baseline and subsequent annual follow-up for 5 years from the Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI) database. We assessed the baseline clinical features, apolipoprotein ( APO ) E status, β-glucocerebrosidase ( GBA ) mutation status, cerebrospinal fluid findings, and dopamine transporter imaging results. Using a diagnosis of CI (combined mild cognitive impairment and dementia) developed during the 5-year follow-up as outcome measures, we assessed the predictive values of baseline clinical variables and biomarkers. We also constructed a predictive model for the diagnosis of CI using logistic regression analysis. Results A total of 409 patients with NDPD with 5-year follow-up were enrolled, 232 with normal cognitive function at baseline, and 94 patients developed CI during the 5-year follow-up. In multivariate analyses, age, current diagnosis of hypertension, baseline MoCA scores, Movement disorder society Unified PD Rating Scale part III (MDS-UPDRS III) scores, and APOE status were associated with the development of CI. Predictive accuracy of CI using age alone improved by the addition of clinical variables and biomarkers (current diagnosis of hypertension, baseline MoCA scores, and MDS-UPDRS III scores, APOE status; AUC 0.80 [95% CI 0.74–0.86] vs. 0.71 [0.64–0.77], p = 0.008). Cognitive domains that had higher frequencies of impairment were found in verbal memory (12.6 vs. 16.8%) and attention/processing speed (12.7 vs. 16.9%), however, no significant difference in the prevalence of CI at annual follow-up was found during the 5-year follow-up in NDPD patients. Conclusion In NDPD, the development of CI during the 5-year follow-up can be predicted with good accuracy using a model combining age, current diagnosis of hypertension, baseline MoCA scores, MDS-UPDRS III scores, and APOE status. Our study underscores the need for the earlier identification of CI in NDPD patients in our clinical practice.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».