Cognitive impairment in Parkinson's Disease using Telephone Montreal Cognitive Assessment version: Preliminary results
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mild cognitive impairment (MCI) and dementia are non-motor symptoms of Parkinson's disease (PD). The Telephone Montreal Cognitive Assessment (T-MoCA) is a quick tool designed to screen for cognitive dysfunction remotely; it allows for clinical decision-making. METHOD: Cross-sectional study carried out during 2022-2024 in Lima Peru. Eligible subjects were screened remotely by phone using T-MoCA, Geriatric depression scale (GDS) and, and Pfeffer functional activities questionnaire. The T-MoCA scores for each group were: cognitively unimpaired (18-22), MCI (15-17) and dementia (<15). Groups were compared using ANOVA, and a Spearman correlation matrix was used to explore relationships between sociodemographic and cognitive variables. Ethical approval was obtained by CIEI-INCN. RESULT: We screened 155 PD cases, 60.7% men. Age at onset were 57.6 ±13.8, age at examination were 63± 12.9. The average of year of education of 11 [6-14]. We divided the patients into 3 groups: cognitively unimpaired (n = 42), MCI (n = 40), and dementia (n = 73); and the T-MoCA average score was 19.4± 1.3, 16.1 ± 0.74, and 10.1 ±3.14, respectively. No differences were found between the groups by sex. The GDS average score was 6.6±3.8 points suggesting mild depression. Years of education positively correlated with sentences repetition, abstraction, and the total T-MoCA score (r = 0.56, r=0.63 and r = 0.65, respectively). The Pfeffer Score showed a negative correlation with the T-MoCA (r = -0.54), reflecting an increase in functional dependence in patients with greater impairment. CONCLUSION: The T-MoCA is a remote tool able to differentiate degrees of cognitive impairment in PD and emphasize the importance of sociodemographic factors, such as years of education, in cognitive performance.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».