Physical and Sociopsychological Characteristics of Older Community Residents With Mild Cognitive Impairment as Assessed by the Japanese Version of the Montreal Cognitive Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although mild cognitive impairment (MCI) criteria are disputable, characterizing various aspects of operational MCI (O-MCI) may lead to a better understanding of potential modulators of cognitive decline and contribute to more effective public health strategies. The aim of the study is to examine characteristics of community-dwelling elderly people with MCI assessed using Japanese version of Montreal Cognitive Assessment (MoCA-J). METHODS: A total of 913 community-dwelling Japanese (65-84 years) participated in health examinations in Tokyo, 2011. The MoCA-J, Mini-Mental State Examination (MMSE), and other physical and mental tests were conducted. Excluded were those with <24 MMSE scores. Those with <26 in MoCA-J were divided into 2 subgroups, (A) participants independent of instrumental activities of daily living (IADL) and no memory complaints and (B) participants independent of IADL with memory complaints or partially dependent on IADL with/without memory complaints. Those with ≥26 in MoCA-J and subgroup (A) of MCI were the normal controls (NCs, 57.4%), and subgroup (B) of MCI was O-MCI, 36.5%. We compared each variable between NC and O-MCI, using logistic regression analysis, adjusted for gender and age. RESULTS: The majority of all the groups were independent of IADL. The O-MCI characteristics were increased depressive symptom, worse self-rated health, lower systolic blood pressure, poorer intellectual activities, no hobbies, weaker grip strength, and slower than usual walking speed compared to the NC group. CONCLUSIONS: Older persons with O-MCI defined by MoCA-J have partially decreased cognition and physical and sociopsychological functions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».