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Enregistrement W4386117280 · doi:10.1097/wad.0000000000000576

Predictors of Cognitive Change in Parkinson Disease

2023· article· en· W4386117280 sur OpenAlexafffund
Carmen Gasca‐Salas, Sarah Duff‐Canning, Eric McArthur, Melissa J. Armstrong, Susan H. Fox, Christopher Meaney, David F. Tang‐Wai, David Gill, Paul J. Eslinger, Cindy Zadikoff, Fred Marshall, Mark Mapstone, Kelvin L. Chou, Carol Persad, Irene Litvan, Benjamin T. Mast, Adam Gerstenecker, Sandra Weıntraub, Connie Marras

Notice bibliographique

RevueAlzheimer Disease & Associated Disorders · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Western HospitalLondon Health Sciences CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDystonia CoalitionAgency for Healthcare Research and QualityParkinsonfondenUniversity of TorontoUniversity of California, San DiegoNational Institutes of HealthCHDI FoundationDemensförbundetCanadian Institutes of Health ResearchParkinson CanadaSunovionNational Parkinson FoundationBiogenInternational Parkinson and Movement Disorder SocietyUniversity of OxfordNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersEli Lilly and CompanyCurePSPNational Institute of Neurological Disorders and StrokeTeva Pharmaceutical IndustriesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute on AgingAlzheimer's AssociationMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésCognitionDementiaNeuropsychologyCognitive declinePsychologyCognitive testNeuropsychological testPsychiatryMedicineDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mild cognitive impairment is common in Parkinson disease (PD-MCI). However, instability in this clinical diagnosis and variability in rates of progression to dementia raises questions regarding its utility for longitudinal tracking and prediction of cognitive change in PD. We examined baseline neuropsychological test and cognitive diagnosis predictors of cognitive change in PD. METHODS: Persons with PD, without dementia PD (N=138) underwent comprehensive neuropsychological assessment at baseline and were followed up to 2 years. Level II Movement Disorder Society criteria for PD-MCI and PD dementia (PDD) were applied annually. Composite global and domain cognitive z -scores were calculated based on a 10-test neuropsychological battery. RESULTS: Baseline diagnosis of PD-MCI was not associated with a change in global cognitive z -scores. Lower baseline attention and higher executive domain z -scores were associated with greater global cognitive z -score worsening regardless of cognitive diagnosis. Worse baseline domain z -scores in the attention and language domains were associated with progression to MCI or PDD, whereas higher baseline scores in all cognitive domains except executive function were associated with clinical and psychometric reversion to "normal" cognition. CONCLUSIONS: Lower scores on cognitive tests of attention were predictive of worse global cognition over 2 years of follow-up in PD, and lower baseline attention and language scores were associated with progression to MCI or PDD. However, PD-MCI diagnosis per se was not predictive of cognitive decline over 2 years. The association between higher executive domain z -scores and greater global cognitive worsening is probably a spurious result.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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