Can volumetric magnetic resonance imaging evaluations be helpful in the follow-up of cognitive functions in cognitively normal Parkinson’s disease patients?
Notice bibliographique
Résumé
Background/aim: In this study, besides the evaluation of gray and white matter changes in cognitively normal Parkinson's disease (PD-CN) patients with volumetric magnetic resonance imaging (MRI) parameters, it was tried to show that some neuropsychological tests may be impaired in PD-CN patients. Materials and methods: Twenty-six PD-CN patients and 26 healthy elderly (HC) participants were included in the current study. Global cognitive status was assessed using the mini-mental state examination (MMSE), and the Montreal cognitive assessment scale (MoCA). Attention and executive functions were evaluated using the Wechsler memory scale-revised (WMS-R) digit span test and trail making test (TMT) part A and part B, the Stroop test, semantic and phonemic fluency tests, and clock drawing test. Magnetic resonance imaging (MRI) was acquired according to the Alzheimer's disease neuroimaging initiative (ADNI) protocol. Results: There were no significant differences among groups regarding age, sex, handedness, and years of education. In the comparison of the PD-CN group and the HC group, there was a statistical decrease in the total animal scores, lexical fluency, TMT part A and TMT part B scores in the PD-CN group. Subcortical gray matter volumes (GMV) were significantly lower in PD-CN patients. The PD-CN group had a significantly reduced total volume of right putamen and left angular gyrus compared to that in the HC group. We observed that putamen and angular gyrus volumes were lower in PD-CN patients. On the other hand, TMT part B may be a useful pretest in detecting the conversion of mild cognitive impairment in PD. Conclusion: Significant MRI volumetric measurements and neuropsychological test batteries can be helpful in the clinical follow-up in PD-CN patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».