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Enregistrement W1972076788 · doi:10.1080/13803395.2010.547845

Are neurocognitive speed and inconsistency similarly affected in type 2 diabetes?

2011· article· en· W1972076788 sur OpenAlexaff
B. Whitehead, Roger A. Dixon, David F. Hultsch, Stuart MacDonald

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical and Experimental Neuropsychology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésNeurocognitivePsychologyType 2 diabetesLogistic regressionLongitudinal studyDevelopmental psychologyAudiologyCognitionDiabetes mellitusClinical psychologyPsychiatryStatisticsInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type 2 diabetes (T2D) is a disease of aging with indirect but detectable and cumulative neurological implications. We systematically tested whether neurocognitive speed (mean rate) or inconsistency (intraindividual variability) was the more sensitive clinical marker of T2D. Three of four research questions used a cross-sectional wave of the Victoria Longitudinal Study (VLS) divided into T2D (age 55-81 years) and control (age = 53-91 years) groups. The fourth question addressed relative two-wave longitudinal changes. Each of four speeded tasks produced intraindividual mean rate (IM) and intraindividual standard deviation (ISD) scores. First, the T2D group performed more slowly than the controls. Second, this deficit extended to inconsistency, but less uniformly. Third, based on logistic regression analyses, IM was the more effective predictor of T2D status. Fourth, we observed similar longitudinal change patterns for IM and ISD. Results are linked to the theoretical location of T2D on an adjusted neural vulnerability continuum.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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