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Enregistrement W4389150711 · doi:10.1136/jnnp-2023-abn.115

Sex differences in cognitive function in Parkinson’s disease

2023· article· en· W4389150711 sur OpenAlexaboutno aff
Camboe Ellen, Markovic-Obiago Zara, Zirra Alexandra, Tahrina Haque, Dey Kamalesh, Ben-Joseph Aaron, Gallagher David, Badu Caroline, Marshall Charles, Noyce Alastair

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNuclear Receptors and Signaling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionDiseaseFunction (biology)Parkinson's diseaseComputer sciencePsychologyMedicineNeuroscienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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