Mild Cognitive Impairment: Vascular Risk Factors in Community Elderly in Four Cities of Hebei Province, China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence has demonstrated that vascular risk factors (VRFs) contribute to mild cognitive impairment (MCI) in the elderly population. Because of the race and different diagnosis standard, there is still no definitive conclusions. OBJECTIVE: To estimate the VRFs and potential protective factors for MCI in elderly population living in the community in North China. METHODS: A total of 3136 participants entered the study. They were screened for hypertension, coronary heart disease (CHD), and cerebrovascular disease (CVD). Cognitive function was assessed with Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The diagnosis of MCI was made according to Petersen's criteria. We investigated the relationship between vascular risk factors, potential protective factors and MCI. RESULTS: A total of 2511 (80%) participant belonged to normal group and 625 (20%) participants showed MCI. Multiple logistic regression analysis demonstrated that stroke and diabetes, but not hypertension or CHD was associated with MCI. Besides, exercise habit could lower the risk of MCI. CONCLUSIONS: Vascular Risk Factors, including stroke and diabetes, rather than hypertension and CHD are independent risk factors of MCI. Involvement in physical activities seems to reduce the risk of MCI.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».