Predicting cognitive impairment in Parkinson’s disease: a machine learning approach based on clinical and neuropsychological data
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive impairment is a common and disabling non-motor symptom of Parkinson's disease, markedly diminishing quality of life and elevating caregiver burden. Although considerable research has been conducted, the early prediction of cognitive impairment remains challenging owing to heterogeneous clinical presentations, variations in treatment adherence, and the inherent limitations in sensitivity of conventional biomarkers and cognitive assessment tools. Methods and materials: = 155). Demographic, clinical, biochemical, and neuropsychological variables were obtained at baseline. Cognitive impairment was defined based on Mini-Mental State Examination scores falling below education-adjusted thresholds and further validated using the Montreal Cognitive Assessment. Multiple machine learning models-including Random Forest, Logistic Regression, Gradient Boosting, CatBoost, and Support Vector Machine-were developed and evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve, accuracy, recall, F1-score, calibration, and decision curve analysis. Feature importance analysis was performed to identify key predictive variables. Results: During follow-up, patients who developed cognitive impairment were significantly older and had longer disease duration, lower levels of albumin, hematocrit, and blood lipids, as well as a higher prevalence of hypertension. Feature selection identified: Age, Platelet count, Time from diagnosis to baseline visit, Apolipoprotein B, and Hematocrit as the predictors. The Random Forest model demonstrated the best overall performance, with the area under the receiver operating characteristic curve = 0.846, accuracy = 0.75, and an F1-score = 0.775, followed by CatBoost and Logistic Regression. Calibration and decision curve analyses confirmed stable probability estimation and superior clinical utility of Random Forest compared with "treat all" or "treat none" strategies. Further use the Montreal Cognitive Assessment score to verify the stability of the model. Conclusion: Machine learning models integrating multimodal clinical and neuropsychological data demonstrate high accuracy in predicting cognitive impairment in Parkinson's disease, with Random Forest emerging as the most reliable approach. This framework provides a practical tool for early risk stratification, potentially enabling timely interventions and individualized management to reduce the burden of cognitive decline in Parkinson's disease.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».