Mild cognitive impairment is associated with selected functional markers: Integrating concurrent, longitudinal, and stability effects.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined functional performance on multiple indicators for two cognitive status groups: (a) not impaired controls (NIC) and (b) mild cognitive impairment (MCI). We identified functional markers associated with differences, changes, and stability in cognitive status. METHOD: In the Victoria Longitudinal Study (VLS) we examined cognitive status group effects in (a) cross-sectional functional performance, (b) longitudinal stability, (c) longitudinal functional performance change, and (d) functional marker prediction of later cognitive status. We assembled markers from five continuous clusters of MCI-related functional factors: biological vitality, activity lifestyle, psychosocial affect, subjective health, and global cognition. We used a cross-sectional sample and a two-wave longitudinal sample, stratified by age (mid-old, old-old) and cognitive status (MCI, NIC). RESULTS: First, cross-sectional results showed that eight markers differentiated MCI and NIC adults, with the latter performing uniformly better. The groups differed on diastolic blood pressure, body mass index, positive and negative affect, MMSE, and the lifestyle indicators of self-maintenance, travel, and novel cognitive activities. Second, Wave 1 to Wave 2 stabilities in cognitive status classification were high. Third, several markers differentiated the stable (NIC-to-NIC, MCI-to-MCI) from the unstable (NIC-to-MCI, MCI-to-NIC) cognitive status groups. Fourth, five relevant markers for identifying older adults at risk for cognitive status changes were: diastolic blood pressure, self-maintenance activities, novel cognitive activities, positive affect, and global cognitive status. CONCLUSION: Selected risk and protective factors differentiate persons classified with MCI from those not currently cognitively impaired, both cross-sectionally and longitudinally.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».