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Enregistrement W4380730276 · doi:10.1002/gps.5955

Global assessment, cognitive profile, and characteristics of mild cognitive impairment in Parkinson's disease

2023· article· en· W4380730276 sur OpenAlexaboutno aff
Jihyun Yang, Dana Pourzinal, Gerard J. Byrne, Katie L. McMahon, David A. Copland, John D. O’Sullivan, Leander K. Mitchell, N. Dissanayaka

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geriatric Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLions Medical Research FoundationUniversity of QueenslandRoyal Brisbane and Women's Hospital Foundation
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentClinical Dementia RatingCognitionDementiaNeuropsychologyPsychologyRating scaleExecutive functionsParkinson's diseaseMedicineDiseasePsychiatryInternal medicineCognitive impairmentDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive deficits are evident throughout the course of Parkinson's disease (PD), with 24% of patients experiencing subtle cognitive disturbances at the time of diagnosis, and with up to 80% of patients developing PD dementia (PDD) at advanced stages of the disease PD patients with mild cognitive impairment (MCI), an at-risk phenotype of PDD, present with heterogeneous clinical characteristics that complicate the management of PD. OBJECTIVES: This study aims to examine the characteristics of PD-MCI by using the Movement Disorder Society (MDS) diagnostic criteria and evaluate the validity of global cognitive scales in identifying PD-MCI. METHODS: Seventy-nine (79) PD patients completed neuropsychological assessments and a comprehensive cognitive battery. PD-MCI was classified according to the level 2 MDS task force criteria. Mini-Mental State Examination (sMMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Parkinson's Disease Cognitive Rating Scale (PDCRS) were examined against a level 2 dichotomised PD-MCI diagnosis. Characteristics of PD-MCI were evaluated using logistic regression analysis. RESULTS: Twenty-seven patients met criteria for PD-MCI (34%). The MoCA and PDCRS demonstrated high validity to screen for PD-MCI. Impairments in multiple cognitive domains were observed in 77.8% of PD-MCI patients. There were significantly more males in the PD-MCI group compared to PD patients without MCI (p < 0.01). CONCLUSIONS: PD patients with MCI exhibited impairments in the attention/working memory, executive function and memory domains. Heterogeneous cognitive characteristics in PD warrant further investigation into specific cognitive subtypes to advance understanding and effective evaluation of PD-MCI.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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