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Enregistrement W60578265 · doi:10.26021/6689

The MoCA and ADL Items Separate Mild Cognitive Impairment and Dementia in Parkinson's Disease

2011· article· en· W60578265 sur OpenAlexaboutno aff
Vineetha Uthamaputhiran

Notice bibliographique

RevueUniversity of Canterbury Research Repository (University of Canterbury) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentDementiaParkinson's diseaseNeuropsychologyCognitionNormativePsychologyActivities of daily livingCognitive impairmentMedicineDiseasePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to establish a brief screening tool to classify PD patients as PD with normal cognition (PD-N), PD patients with mild cognitive impairment (PD-MCI) and PD patients with dementia (PD-D). There has been emerging evidence that the MoCA (Montreal Cognitive Assessment) shows potential for the brief assessment of cognition to differentiate among PD patients. One possible solution to further improve the discrimination among PD-D, PD-MCI and PD-N groups is to examine Instrumental Activities of Daily Living (IADL) measures in conjunction with the MoCA. A convenience sample of 162 patients suffering from PD and 53 volunteer control subjects were examined in a movement disorders center. Extensive neuropsychological testing was done to classify the PD patients into PD-N, PD-MCI or PD-D. The 24 patients were diagnosed as PD-D based on the Movement Disorders Society Task Force criteria. For PD-MCI, two criteria were used: 1.5SD:2 in one-domain (1.5 SD below the norms on two measures in at least one of four cognitive domains) and 1.5SD:1 in two-domains (1.5 SD below normative data in at least one measure but in two domains) which made a diagnosis of 34 and 39 PD-MCI patients respectively. The remaining patients were classified as PD-N. For both the MCI criteria, the results suggest that 1) for discriminating PD-MCI from PD-N, the MoCA is a sufficiently suitable screening measure that is not improved by adding ADL measures, 2) for distinguishing PD-D from PD-MCI, the MoCA and the full ADL-IS questionnaire can be administered to a patient suffering from PD. When time is limited and depending on the possibility of answering the questions regarding the ADL-IS items, the MoCA along with the Muddled and Complex Medication ADL-IS items should be administered. When no scores are obtained for Muddled, then MoCA along with Complex Medication ADL-IS item is sufficient to discriminate PD-D from PD-MCI. However, if no scores are obtained for Complex Medication item, then an average of four ADL-IS items should be taken along with the MoCA. This attractive brief screening tool helps in detection of cognitive impairment in the elderly.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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