Validation of the Italian version of the Parkinson’s Disease- Cognitive Functional Rating Scale
Notice bibliographique
Résumé
A key distinguishing factor between mild cognitive impairment (MCI) and dementia in Parkinson's disease (PD) lies in the notable decrease in functioning due to cognitive impairment. The Parkinson's Disease-Cognitive Functional Rating Scale (PD-CRFS) was developed to assess functional limitations caused by cognitive impairment, while reducing the influence of motor impairment. The aim of this multicenter study was to (i) validate the Italian version of the PD-CFRS in PD, (ii) determine optimal cut-off scores for detecting MCI and dementia in PD, (iii) compare its performances with the most established functional assessment tool (IADL). Six hundred and sixty nine PD participants were recruited from 4 Italian Movement Disorders centers (Venice, Milan, Gravedona, and Salerno). They underwent Level-II cognitive evaluation, which resulted in 282 PD-NC, 310 PD-MCI, and 77 PDD. The PD-CFRS's psychometric and clinimetric properties, applicability, and responsiveness were analyzed. The PD-CFRS showed high acceptability. Floor and ceiling effects were acceptable. It also displayed strong internal consistency (Cronbach's α = 0.738), and test-retest reliability (ICC = .854). The PD-CFRS demonstrated higher coefficient of variation to detect dysfunction in PD-MCI patients in comparison to the IADL scale (PD-CFRS 96% vs IADL 22.5%). Convergent validity with the IADL was r = - 0.638 and - 0.527 in males and females, respectively. PD-CFRS total score negatively correlated with global cognition (MoCA corrected score r = - 0.61; p < 0.001). A cut-off score > 6.5 identified PDD with a sensitivity of 90% and specificity of 88% (AUC = .959). A cut-off value of > 1 detected PD-MCI with a sensitivity of 68% and specificity of 69% (AUC = .695). The Italian version of the PD-CFRS demonstrated to be an easy, valid and reliable tool that properly captures functional impairment due to cognitive decline in PD. It also proved to be particularly effective in the advanced stages of PD, and would be a useful support for the diagnosis of PD-MCI and PDD.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».