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Enregistrement W7120677214

Avaliação do National Institute of Neurological Disease and Stroke-Canadian Stroke Network (NINDS-CSN) 5-Minutes Protocol como teste de triagem cognitiva para detectar demência da Doença de Parkinson: um estudo com uma amostra brasileira

2022· article· en· W7120677214 sur OpenAlexaboutno aff
Igor de Lima e [UNIFESP] Teixeira

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaClinical Dementia RatingTest (biology)Cognitive impairmentMini–Mental State ExaminationDiseaseStroke (engine)CognitionMontreal Cognitive Assessment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Many cognitive screening tests have been investigated for the diagnosis of Parkinson's Disease Dementia (PDD), due to its prevalence and its interference in the evolution of the disease, in the quality of life and in the treatment response of the patients with Parkinson’s Disease (PD). Therefore, more effective and faster cognitive screening tests are needed. Objective: To evaluate the usefulness of the NINDS-CSN 5 Minutes Protocol Assessment (NC5MPA) in PD patients as screening test for the detection of PDD, as well as to test if the association with the Cube Drawing Test (CDT) can increase the test accuracy. Methods: A total of 98 patients with PD were evaluated using the NC5MPA, combined with the CDT, Mini Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). These patients were also evaluated for mild cognitive impairment (MCI) and dementia by the Clinical Dementia Rating Scale (CDR). Results: In a bivariate analysis of the 3 tests, there was a good correlation (with p value < 0.000) between the test scores and PDD, but the results of the 3 tests for MCI was > 0.05. The NC5MPA test has had sensitivity of 78.5%, specificity of 85.7%, accuracy of 82.6%, positive predictive value (PPV) of 80.4% and negative predictive value (NPV) of 84.2%, in addition to demonstrate an average performance time of 3.2 minutes (3.08 - 3.31). The association with the CDT has led to a little significant increase in sensitivity and has showed a decrease in specificity and accuracy, besides increase the test performance time. In assessing the interference of education level, the results were influenced by the small sample size of the 5 to 8 years of education group. Conclusion: The NC5MPA test has proven up to be a good screening test for PDD, being even faster and easier to perform, but more tests with larger populations are necessary to assess the accuracy of this test for MCI and to assess if there is interference of education level in the test accuracy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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