Role of Visual Acuity & Contrast Sensitivity in Early Diagnosis of Cognitive Impairment in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
The study aims to evaluate the role of visual acuity and contrast sensitivity in early diagnosis of cognitive impairment in Parkinson’s disease. This cross sectional study was performed us- ing validated assessments on cognitive function using Mini Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Visual acuity was assessed using LogMAR and contrast sensitivity using the Pelli-Robson test. Anxiety and depression were assessed using the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). One hundred patients presenting to the Neurology department for complaints satisfying the criteria for Parkinson’s disease at Saveetha Medical College and Hospital were randomly selected. The visual acuity and contrast sensitivity was found to be decreased in patients with low MMSE and MoCA scores, suggestive of visual function being a marker for progression of cognitive impairment in Parkinson’s disease. This could thereby be used in early diagnosis of dementia and in for- mulating a customised treatment plan for each individual. Parkinson’s disease has a deleteri- ous effect on various aspects of a person’s life, not just the motor functions. This in turn harms the day to day activities of the individuals, mainly the older age group and results in psychological disorders, like anxiety and depression. Therefore, this study aims to establish visual function as a marker for cognitive impairment in Parkinson’s disease, with the hopes of improving the quality of life of patients with this disease, thus revamping their purpose and outlook of their lives.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».