P2‐119: Transitions in cognitive status in people with vascular cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about progression of vascular cognitive impairment. On average, cognitive function worsens over time, but some people have periods of relatively stable status and even improvement in some functions. We present a multi-state Markov model to summarize 30-month transitions in cognitive function in elderly Canadians and analyze how known risk factors influence such transitions. The Consortium to Investigate Vascular Impairment of Cognition (CIVIC) was a multi-centre (nine university affiliated dementia centers). The patients were expected to have a baseline and two follow up visits one year apart from each other. The mini-mental scale examination (MMSE) score was used in assessing cognitive status of participants (n=1301) of whom 134 died over the course of the 30 month period. The cognitive states were defined by the errors in MMSE after combining them appropriately (e.g., MMSE score of 30 and 29 were represented by the zero cognitive error state, and so forth). A modified Poisson model with four parameters was used to model the probabilities of transition between cognitive states (two parameters) and death (the other two parameters). The stratified analysis was conducted to analyze the influence of the risk factors (age, sex, and education level) to cognitive transitions and death. The model fitted data with a very high accuracy, with the coefficient of correlation between observed and calculated transition probabilities from 0.85 to 0.94 for different strata. No significant difference between men and women were found neither in cognitive transitions nor mortality. The older sample (age >74) showed had significantly worse cognitive performance in the follow-up (p<0.01) but no significant differences in the probability of dying. The different pattern of transitions was shown between the groups with more or less than 11 years of education. Less educated people showed higher level of cognitive decline comparing to more educated group (p<0.05). A stochastic model can be used to calculate the chances of changes in cognitive performance (including improvement and decline) and death and in estimating the effect of the risks factors and demographic conditions to these changes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».