Predictors of Clinical Progression of Subjective Memory Impairment in Elderly Subjects: Data from the Clinical Research Centers for Dementia of South Korea (CREDOS)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: The aims of this study were to determine baseline factors related to the progression of subjective memory impairment (SMI) in elderly subjects and to develop a new modeling scale to predict progression. METHODS: Elderly subjects with SMI were recruited from the nationwide Clinical Research Centers for Dementia of South Korea (CREDOS) multicenter cohort and divided into two groups: (1) progressed to mild cognitive impairment or Alzheimer's disease or (2) stable without progression. Baseline clinical characteristics were compared between the groups, and the most relevant predictors of progression were assessed. A new modeling scale combining the predictors was developed. RESULTS: In total, 129 subjects with SMI were analyzed. The follow-up duration was 0.5-4.7 years, and the median time to event was 3.64 years. The progressing group (n = 29) differed from the stable group (n = 100) in terms of baseline age, apolipoprotein E4 (APOE4) status, and some cognitive domains. Older age, a lower Mini-Mental State Examination recall score, APOE4 carrier, and a lower verbal delayed recall score were the most relevant predictors of progression, and a new modeling scale with these 4 predictors provided a better explanation of progression. CONCLUSION: SMI subjects with a higher risk of progression can be identified using a new modeling scale and might need further evaluations and more frequent follow-up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».