Nomogram to predict 5-year global cognitive impairment in de novo Parkinson disease with normal cognition at baseline
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective Cognitive impairment (CI, combing mild cognitive impairment and dementia) seriously affects the quality of life in patients with de novo Parkinson disease (PD). The aim of the present study was to identify the potential predictive factors for 5-year cognitive decline in de novo PD. Methods Parkinson’s Progression Marker Initiative (PPMI) database was retrieved and PD patients with normal global cognition at baseline were included. These patients were divided into normal cognitive (NC) group and CI group based on their Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores at the 5-year follow-up period. A total of 66 baseline variables were compared between these two groups. Univariate and multivariate logistic regression analyses were conducted, followed by the development and validation of a nomogram to predict 5-year global cognitive decline in de novo PD patients. Results A total of 344 PD patients with normal baseline cognition were included, in which 73 individuals developed CI at the 5 year follow-up period. Baseline MoCA, Benton Judgment of Line Orientation (BJOLO), Hopkins Verbal Learning Test (HVLT) immediate recall, Letter Number Sequencing (LNS), Symbol-Digit Modalities Test (SDMT), Semantic Fluency Test (SFT) scores, and Scale for Outcomes in Parkinson’s disease for Autonomic symptoms (SCOPA-AUT) total, gastrointestinal, and sexual dysfunction scores were selected out from the 66 potential predictors based on logistic regression analysis. These predictors were finally included in the nomogram of the model. The area under the ROC curve of the model was 0.870 (95% CI, 0.825–0.915). Conclusion Our study constructed a model that predicts 5-year cognitive decline in de novo PD with high accuracy, which may allow for the early risk stratification of future CI in PD patients at baseline.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».