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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

<h3>Aim</h3> To determine sex differences in cognitive function in patients with Parkinson’s disease (PD) in East London. <h3>Background</h3> 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. <h3>Methods</h3> 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). <h3>Results</h3> 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). <h3>Conclusions</h3> 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,643

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,063
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 tête enseignante, 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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