Neuropsychological Tests of Memory, Visuospatial, and Language Function in Parkinson's Disease: Review, Critique, and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairment in Parkinson's disease (PD) is a key non-motor complication during the disease course. OBJECTIVES: A review of detailed cognitive instruments to detect mild cognitive impairment (PD-MCI) or dementia (PDD) is needed to establish optimal tests that facilitate diagnostic accuracy. METHODS: We performed a systematic literature review of tests that assess memory, language including premorbid intelligence, and visuospatial domains (for tests of attention and executive functions see accompanying review) to determine suitability to assess cognition in PD. Based on in-depth scrutiny of psychometric and other relevant clinimetric properties, tests were rated as "recommended," "recommended with caveats," "suggested," or "listed" by the International Parkinson and Movement Disorder Society (IPMDS) panel of experts according to the IPMDS Clinical Outcome Assessment Scientific Evaluation Committee guidelines. RESULTS: We included 39 tests encompassing 48 outcome measures. Seven tests (different versions or subtests of the test counted once) were recommended, including four for memory, one for visuospatial domains, one for language (including three measures), and one for estimated premorbid intelligence. Furthermore, 10 tests (12 measures) were "recommended with caveats," 11 were "suggested," and 11 (15 measures) were "listed." CONCLUSIONS: Recommended neuropsychological tests in memory, visuospatial functions, and language are proposed to guide the assessment of cognitive impairment and its progression in PD-MCI and PDD, and for use in clinical trials to stratify participants or as outcome measures. Novel measures being developed will need extensive validation research to be "recommended." © 2025 The Author(s). Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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) | 0,001 | 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 ».