Window to the brain: Can retinopathy be used to assess cognitive function
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Retinopathy status as a screening method to predict cognitive health is limited. The objective of this study was to examine the association between retinopathy and lowered cognitive performance in a Canadian First Nations population. METHODS: Eligible individuals were assessed by the Clock Drawing Test (CDT) and the Trail Making Test Parts A and B, which were combined into an executive function score (TMT-exec). Digital fundus photographs were taken for both eyes to assess retinopathy. Anthropometric, vascular and metabolic risk factors were assessed by interview, clinical examinations and blood tests. Carotid atherosclerosis was assessed by Doppler ultrasonography. RESULTS: Retinopathy was detected in 7.1% of the population. Individuals classified as having a previous history of cardiovascular disease, insulin resistance and diabetes were more likely to have retinopathy. No other cardiovascular risk factors were associated. In unadjusted analysis, there were no associations between retinopathy and lowered cognitive performance (CDT, odds ratio [OR]: 0.86, 95% confidence interval [CI]: 0.30–2.53; TMT-exec, OR: 1.79, 95% CI: 0.60–5.33). Multivariable adjusted analysis also showed no associations, although sample size may be limiting. CONCLUSIONS: Retinopathy was not associated with lowered cognitive performance. Associations for microvascular risk factors suggest a panel of cognitive tests is needed for future studies.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».