MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414302181 · doi:10.1016/j.prdoa.2025.100395

A single Center study of the Symbol Digit Modalities test as a screening tool for cognitive impairment in Parkinson’s disease

2025· article· en· W4414302181 sur OpenAlexaboutno aff
Deana Thomason, Morganne Manuel, Shannin N. Moody, Jesús Lovera, Deidre Devier

Notice bibliographique

RevueClinical Parkinsonism & Related Disorders · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésSingle CenterModalitiesCognitive impairmentDiseaseCognitionNumerical digitTest (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Parkinson's Disease (PD) can include physical signs and possibly cognitive impairment, resulting from the convergence of pathological processes involving dopaminergic dysfunction, accumulation of alpha-synuclein, cholinergic deficits, and disruption of other neurotransmitter systems. We used screening tests to evaluate the characteristics of cognitive performance in patients with PD and to assess their validity compared to the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Methods: This is a natural history study of participants with PD and controls screened for possible cognitive impairment using the MoCA, Symbol Digit Modalities Test (SDMT), and King-Devick (KD). The groups were compared on performance and then factors associated with cognitive performance (age, diagnosis, and level of education) were analyzed to determine which best predicted test scores. Results: SDMT scores were lower in the PD group (Mean = 36.7 ± 12.4) compared to controls (Mean = 47.2 ± 11.0, p < 0.001), but the MoCA (PD = 23.8 ± 3.5; Control = 25.5 ± 3.6, p = 0.02) and KD (PD = 70.1 ± 23.4 s; Control = 61.6 ± 17.5, p = 0.048) did not differentiate between groups after controlling for multiple comparisons. Age and diagnosis predicted SDMT raw scores and, as expected, only diagnosis remained significant after calculating T-scores based on published test norms. Age, education, and diagnosis predicted MoCA scores. Conclusions: The SDMT emerged as a promising screening tool to detect cognitive impairment in PD. The test's age and education corrected norms controlled for those variables and left diagnosis as the only predictor of performance. The MoCA scores were predicted by age, education, and diagnosis suggesting the education correction of the MoCA did not fully account for the influence of demographic variables.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Parkinsonism & Related DisordersMême sujetParkinson's Disease Mechanisms and TreatmentsTravaux en français237 207