A – 114 Understanding Emotional and Neuropsychological Patterns in Multiple System Atrophy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Multiple system atrophy (MSA) is a neurodegenerative disorder marked by parkinsonism and impaired autonomic functions. As the second most common neurodegenerative movement disorder, it has an incidence rate of 3 per 100,000 people. Following the introduction of new diagnostic criteria in 2022, there has been a push for deeper understanding, improved therapies, and more clinical trials. This study explored the emotional functioning, diagnostic assessment process, and neuropsychological performance of individuals with MSA. Method Participants (N = 13; 10 males; Mage = 73.77) from a de-identified database provided by National Alzheimer’s Coordinating Center completed several neuropsychological assessments, including the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Boston Naming Test (30 items; BNT-30), Animal and Vegetable Verbal Fluency tasks, Digit Symbol, Mini-Mental State Examination (MMSE), and Trail Making Tests A and B (TMT-A & TMT-B). Descriptive and correlation analyses were conducted. Results Although nearly half of the sample reported experiencing apathy, few participants reported other mood symptoms (i.e., irritability, depression, anxiety, disinhibition) over the past month. Age was not significantly associated with performance on the cognitive tests, whereas years of education was significantly associated with MoCA (r = –.674, p < .05) and TMT-A (r = –.575, p < .05) scores. Average scores across the various neuropsychological tests were calculated. Conclusion Further research is warranted to better understand the complexity of MSA and its impact on individuals’ emotional and neuropsychological functioning. Evidence-based neuropsychological practice guidelines should acknowledge the influence of clinical factors on test performance, as well as emphasize the need for supportive interventions for both patients and caregivers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».