Association Between Turn Impairments and Cognitive Function in Parkinson Disease
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate the association of turn parameters with cognitive status in patients with Parkinson disease (PD) and determine the value of turn performance in distinguishing PD-related cognitive impairment (CI) from normal cognition (NC). Methods: This study recruited 168 patients with PD, including 102 patients with NC and 66 patients with CI. The participants performed 180° turn performance trials during the Timed Up and Go walk and 360° turn trials in place using the MATRIX wearable system. Four turn parameters, namely, turn duration, step count, mean turn angular velocity (MAV), and peak turn angular velocity (PAV), were evaluated. Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were performed to evaluate cognitive function. Results: In comparison with the PD-NC group, the PD-CI group showed significantly higher turn duration and step counts and lower MAV and PAV during both 180° and 360° turns. The four turn parameters were significantly correlated with MMSE and MoCA scores after correction for age and educational level. Regression models suggested that the risk of PD-CI was associated with step counts and MAV during 360° turns. The area under the curve values of the step counts and MAV during 360° turns for distinguishing PD-CI from PD-NC were 0.781 and 0.789, respectively. Conclusion: Our findings indicate that turn performance is associated with cognitive status in patients with PD. Assessment of 360° turn characteristics during routine clinic visits would provide a better understanding of CI status in individuals with PD.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».