Capturing subjective cognitive decline with a new combined index in low education patients with Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Subjective Cognitive Decline (SCD) refers to self-reported cognitive decline with normal global cognition. This study aimed to capture SCD among low educated patients with Parkinson's disease (PD) using a newly established indicator. Methods: We recruited 64 PD patients with low education levels (education ≤12 years) for the study. The presence of SCD was determined based on a Unified Parkinson's Disease Rating Scale Part I (1.1) score ≥ 1. Spearman analysis and multivariate binary logistic regression analyses were conducted to investigate factors associated with the PD-SCD group. The receiver operating characteristic (ROC) curve was used to evaluate the sensitivity and specificity of the new combined index. Results: The prevalence of SCD in PD patients was 43.75%. Low educated PD-SCD patients had higher scores on the Non-Motor Symptoms Scale (NMSS), Parkinson's Fatigue Scale (PFS), Epworth Sleepiness Scale (ESS), as well as higher scores on the UPDRS-I and UPDRS-II, compared to PD patients without SCD. They also demonstrated poorer performance on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), particularly in the domains of executive abilities/attention/language. Multivariate binary regression confirmed the significant association between PD-SCD and MoCA-executive abilities/attention/language. Based on these findings, a combined index was established by summing the scores of MoCA-executive abilities, MoCA-attention, and MoCA-language. ROC analysis showed that the combined index could differentiate PD-SCD patients with an area under the curve (AUC) of 0.876. A score of 12 or less on the combined index had a sensitivity of 73.9% and a specificity of 76.2% for diagnosing PD-SCD. Conclusion: These low education patients with PD-SCD may exhibit potential PD-related pathological changes. It is important for clinicians to identify PD-SCD patients as early as possible. The newly combined index can help capture these low educated PD-SCD patients, with an AUC of 0.867, and is expected to assist clinicians in earlier identification and better management of PD patients.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».