Associations between cognitive screening performance and motor symptoms in Parkinson’s disease:a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Although the most prominent symptoms of Parkinson's disease (PD) are those impacting movement, cognitive dysfunction is prevalent and often presents early in the disease process. Individuals with cognitive symptoms of PD often complete cognitive screening, making it important to identify factors associated with cognitive screening performance to ensure prompt and accurate detection of cognitive impairments. Objective: Despite a body of research examining relationships between motor symptoms and cognitive dysfunction in PD, no prior study has undertaken a systematic review of the magnitude of the relationship between motor symptoms and cognitive screening performance in PD. Methods: This study was a systematic review and meta-analysis of the relationship between cognitive screening performance, as assessed by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and motor symptoms of PD. After the systematic screening, 20 studies were included, and meta-regressions using mixed-effects models were conducted. Results: -0.22 (95%CI -0.29 to -0.16), p<0.001), indicating worse cognitive functioning. Conclusion: The results indicate a significant negative correlation between MoCA performance and motor symptoms of PD. Average MoCA scores captured early disease-stage cognitive impairment when motor symptoms remained relatively mild. Serial screening for cognitive impairment beginning early in the disease course may be of benefit to ensure that cognitive dysfunction is detected as it arises.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».