Evaluating evidence for a neuropsychological toolkit to predict cognitive decline in PD: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Neuropsychological measures used to assess cognition in Parkinson’s disease (PD) vary greatly across clinical and research settings. We conducted a systematic review to evaluate the literature pertaining to neuropsychological tools predictive of cognitive decline in PD, with a view to developing an evidence-based harmonized toolkit. Method: Following PRISMA guidelines, systematic literature searches for neuropsychological predictors of longitudinal cognitive decline in PD were performed for articles published up to August 2024 in PubMed, SCOPUS, Medline, PyscINFO and CINAHL databases. Quality was assessed using the Newcastle-Ottawa scale for individual studies and the GRADE system for each cognitive outcome. Results: Thirty-one relevant articles met inclusion criteria, with low to moderate risk of bias. Category fluency, Symbol Digit Modalities Test, Trail-making Test part A, Stroop word or color, immediate verbal memory, and Montreal Cognitive Assessment produced the highest grade of evidence (moderate), strongly supporting their predictive utility in PD. Stroop word-color, Letter Number Sequencing, pentagon copying, Trail-making Test part B, and delayed verbal and visual memory produced low quality evidence supporting their predictive utility in PD. Digit span forward and backward measures produced very low quality evidence, with consistent evidence against their predictive utility. Twelve additional measures produced very low quality of evidence due to insufficient studies or mixed results. Conclusions: The evidence base for key neuropsychological measures sensitive to cognitive decline in PD was evaluated in this systematic review. The findings will inform evidence-based tool selection for cognitive evaluations in PD and a PD-specific harmonized cognitive toolkit.
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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 | 0,035 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».