Digitial memory test for detecting and assessing cognitive impairment in parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The objectives of the study is to assess the clinical utility of the MemTrax Memory Test for detection of cognitive impairment in patients with PD. Method The MemTrax and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were administered to 61 healthy controls (HC), 102 PD patients with normal cognition (PD‐N), 74 PD patients with mild cognitive impairment (PD‐MCI) and 52 PD patients with dementia (PD‐D). The MemTrax performance, MTx‐%C, MTx‐RT and MTx‐Cp, and the MoCA scores were comparatively analyzed. The MemTrax performances were assessed according to the areas under the receiver operating characteristic curve. Result The MoCA scores were similar between HC and PD‐N, however, MTx‐%C and MTx‐Cp were lower in PD‐N than HC(p<0.05). MTx‐%C, MTx‐Cp and the MoCA scores were significantly lower in PD‐MCI versus PD‐N and in PD‐D versus PD‐MCI (p ≤ 0.001), while MTx‐RT was statistically longer in PD‐D versus PD‐MCI (p ≤ 0.001). For the PD groups, the MemTrax performance strongly correlated with the MoCA scores. To detect PD‐MCI, the optimal MTx‐%C and MTx‐Cp cutoff were 75% and 50.0, respectively. To detect PD‐D, the optimal MTx‐%C, MTx‐RT and MTx‐Cp cutoff were 69%, 1.341s and 40.6, respectively. Conclusion The MemTrax provides rapid, valid and reliable metrics for assessing cognition in patients with PD that could have practical clinical utility for identifying PD‐MCI at early stage and monitoring cognitive function decline during the progression of disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».