Sex differences in cognitive function in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Aim To determine sex differences in cognitive function in patients with Parkinson’s disease (PD) in East London. Background Sex influences the development and progression of PD. Previous studies have identified higher rates, and faster progression, of cognitive impairment in men. Although this raises important consi- derations for clinical management, it has been understudied in diverse populations. Methods We included 184 PD patients enrolled in the East London Parkinson’s disease project (113 male and 71 female). The primary outcome for this analysis was the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Results Men were younger at assessment (mean 67.0 vs 70.4, p=0.042) and women left education earlier (mean 17.2 vs 19.5, p=0.009). Both sexes were below the UK average for deprivation index, but there was no difference between them (mean 4.2 male vs 3.6 female, p=0.23). Overall, there was no difference in cognitive impairment as assessed by MoCA (mean total men 21.7 vs women 20.8, p=0.539). Within ethnic groups, there were also no sex differences evident (White p=0.388, Black p=0.612, South Asian p=0.256). Conclusions Although men are considered as having higher cognitive impairment burden, we propose that in diverse populations, other drivers such as education level and deprivation may be stronger deter- minants than sex.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».