62 Prediction of Mild Cognitive Impairment Conversion Using Cox Model in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Mild cognitive impairment (MCI) in Parkinson’s disease (PD) is a critical state to consider. In fact, PD patients with MCI are more likely to develop dementia than the general population. Thus, identifying the risk factors for developing MCI in patients with PD could help with disease prevention. We aim to use the Cox regression model to identify the variables involved in the development of MCI in healthy controls (HC) and in a PD cohort. Participants and Methods: The Parkinson’s Progressive Markers Initiative (PPMI) database was used to analyze data from 166 HC and 365 patients with PD. They were analyzed longitudinally, at baseline and at 3-year follow up. Both HC and PD were further divided in 2 groups based on the presence or absence of MCI. Conversion to MCI was defined as the first detection of MCI. For all participants, we extracted the (1) Neuropsychiatric symptoms (anxiety, impulsive-compulsive disorders and sleep impairment), (2) 3T MRI-based data (cortical and subcortical brain volumes based on the Desikan atlas, using FreeSurfer 7.1.1) and (3) genetic markers (MAPT and APOE £4 genes). We used Python 3.9 to perform three Cox proportional hazard models (PD-HC, HC only and PD only) and to model the risk of conversion to MCI, attributable to neuropsychiatric symptoms and cortical brain parameters. We included as covariates: age, sex, education, and disease duration (for the PD group). Hazard ratios (HRs) along with their 95% confidence intervals (CIs) are reported. Results: When including both HC and PD in the model, Cox regression analyses showed that age of onset, diagnosis, the State-Trait Anxiety Inventory (STAI) and sleep impairment are variables that are associated with a greater risk of conversion to MCI (p<.005). For HC, only the STAI and the genetic marker MAPT were significantly associated with a risk of cognitive decline (p<.05). These results further indicated that a greater anxiety score at the STAI leads to a greater chance of developing a MCI whereas being a carrier of the MAPT gene reduces the risk of MCI. Regarding analysis on PD, results revealed that the STAI and the cortical volumes of the frontal dorsolateral and temporal regions are involved with a greater risk of developing a MCI (p<.05). Conclusions: These analyses show that the neuropsychiatric symptom of anxiety seem to play an important role in the development of a MCI (significant in all three analyses). For patients with PD, cortical volumes of the frontal dorsolateral and temporal regions are significantly related to risk of MCI. This study highlights the importance of considering neuropsychiatric symptoms as well as cerebral volumes as key factors in the development of MCI in PD.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».