Objective:

 To establish the diagnostic accuracy of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) when screening externally validated cognition in Parkinson disease (PD), by comparison with a PD-focused test (Scales for Outcomes in Parkinson disease–Cognition [SCOPA-COG]) and the standardized Mini-Mental State Examination (S-MMSE) as benchmarks. 

Methods:

 A convenience sample of 114 patients with idiopathic PD and 47 healthy controls was examined in a movement disorders center. The 21 patients with dementia (PD-D) were diagnosed using Movement Disorders Society criteria, externally validated by detailed independent functional and neuropsychological tests. The 21 patients with mild cognitive impairment (PD-MCI) scored 1.5 SD or more below normative data in at least 2 measures in 1 of 4 cognitive domains. Other patients had normal cognition (PD-N). 

Results:

 Primary outcomes using receiver operating characteristic (ROC) curve analyses showed that all 3 mental status tests produced excellent discrimination of PD-D from patients without dementia (area under the curve [AUC], 87%–91%) and PD-MCI from PD-N patients (AUC, 78%–90%), but the MoCA was generally better suited across both assessments. The optimal MoCA screening cutoffs were <21/30 for PD-D (sensitivity 81%; specificity 95%; negative predictive value [NPV] 92%) and <26/30 for PD-MCI (sensitivity 90%; specificity 75%; NPV 95%). Further support that the MoCA is at least equivalent to the SCOPA-COG, and superior to the S-MMSE, came from the simultaneous classification of the 3 PD patient groups (volumes under a 3-dimensional ROC surface, chance = 17%: MoCA 79%, confidence interval [CI] 70%–89%; SCOPA-COG 74%, CI 62%–86%; MMSE-Sevens item 56%, CI 44%–68%; MMSE-World item 62%, CI 50%–73%). 

Conclusions:

 The MoCA is a suitably accurate, brief test when screening all levels of cognition in PD.

Abstract INTRODUCTION Recent work suggests that amyloid beta (Aβ) positron emission tomography (PET) tracer uptake shortly after injection (“early phase”) reflects brain metabolism and perfusion. We assessed this modality in a predominantly amyloid‐negative neurodegenerative condition, Parkinson's disease (PD), and hypothesized that early‐phase 18 F‐florbetaben (eFBB) uptake would reproduce characteristic hypometabolism and hypoperfusion patterns associated with cognitive decline in PD. METHODS One hundred fifteen PD patients across the spectrum of cognitive impairment underwent dual‐phase Aβ PET, structural and arterial spin labeling (ASL) magnetic resonance imaging (MRI), and neuropsychological assessments. Multiple linear regression models compared eFBB uptake to cognitive performance and ASL MRI perfusion. RESULTS Reduced eFBB uptake was associated with cognitive performance in brain regions previously linked to hypometabolism‐associated cognitive decline in PD, independent of amyloid status. Furthermore, eFBB uptake correlated with cerebral perfusion across widespread regions. DISCUSSION EFBB uptake is a potential surrogate measure for cerebral perfusion/metabolism. A dual‐phase PET imaging approach may serve as a clinical tool for assessing cognitive impairment. Highlights Images taken at amyloid beta (Aβ) positron emission tomography tracer injection may reflect brain perfusion and metabolism. Parkinson's disease (PD) is a predominantly amyloid‐negative condition. Early‐phase florbetaben (eFBB) in PD was associated with cognitive performance. eFBB uptake reflects hypometabolism‐related cognitive decline in PD. eFBB correlated with arterial spin labeling magnetic resonance imaging measured cerebral perfusion. eFBB distinguished dementia from normal cognition and mild cognitive impairment. Findings were independent of late‐phase Aβ burden. Thus, eFBB may serve as a surrogate measure for brain metabolism/perfusion.

Abstract Background Previous research has shown an association between thalamus and cognition in Parkinson’s disease (PD). Objectives To investigate the microstructural integrity of the nuclei of the thalamus and relationship with cognition. Methods Level II Movement Disorder Society Task Force Criteria characterised patients with Parkinson’s disease as cognitively normal (PDN, n=51); with mild cognitive impairment (PD-MCI, n=16) or with dementia (PDD, n=15). Twenty-three healthy control subjects were included for comparison. A k -means clustering approach segmented the thalamus into regions representing nine major nuclei. Volume, fractional anisotropy and mean diffusivity of nuclei were compared between cognitive groups and the relationship with cognitive domain z-scores investigated using hierarchical Bayesian regression models. Results There was an overall progressive increase in mean diffusivity as cognition deteriorated (PDN: 1.4 µm 2 /s (95% uncertainty interval [0.2, 2.7]), PDMCI: 2.4 µm 2 /s [0.8,4.0], PDD: 4.5 µm 2 /s [2.8, 6.3]). The largest increase was in the lateral dorsal nucleus (PDN: 0.3 µm 2 /s [-6.7, 7.2], PDMCI: 5.4 µm 2 /s [-4.7, 16.1], PDD: 14.8 µm 2 /s [5.0, 25.0]). Fractional anisotropy showed minimal change between cognitive groups (PDN: 0.001 [-0.005, 0,007], PDMCI: −0.005 [-0.013, 0.003], PDD: −0.005 [-0.014, 0.003]). Increase in mean diffusivity of the thalamus is associated with a global decline in cognition, the magnitude of the effect was greatest in lateral dorsal nucleus. Fractional anisotropy only showed evidence of a relationship with cognitive domain scores in the lateral dorsal nucleus. Conclusions The relationship between lateral dorsal nucleus integrity and cognitive changes is likely due to its primary connectivity with frontal and temporal regions.

Abstract Background People with Parkinson’s disease who meet criteria for mild cognitive impairment are at increased risk of dementia. It is not known which tests are more effective than others for identifying the risk of dementia. Methods At baseline, we assessed performance on 21 neuropsychological test measures spanning five cognitive domains in a prospective longitudinal study of 196 non-demented people with Parkinson’s. Elastic net logistic regression was used to identify a pair of tests from each cognitive domain that best predicted conversion to dementia over a four year period. The optimal tests most predictive of dementia were also determined when mild cognitive impairment was derived from a logistic-regression classifier that used all 21 measures simultaneously. Results With two tests per domain, the resulting mild cognitive impairment group (N=87/196) captured 44 of 51 individuals who converted to PDD; the out-of-sample relative risk of PDD was 8.0 (95% CI [4.3, 24]), similar to that achieved with the full battery (N=102/196, capturing 45/51, relative risk = 6.9). When selecting tests regardless of domain, there was strong evidence for three tests: Trail Making part B (Executive), Map Search (Attention), and CVLT-II word list acquisition (Episodic Memory). The logistic-regression classifier achieved an out-of-sample AUC of 0.90 [0.84, 0.96] and a relative risk of 12 [6, 39]. Conclusions An abbreviated selection of neuropsychological tests can identify non-demented patients who have a high relative risk of progression to PDD.