A single Center study of the Symbol Digit Modalities test as a screening tool for cognitive impairment in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».