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Enregistrement W2014259826 · doi:10.1136/jech-2014-204726.53

OP50 Education does not moderate the rate of cognitive decline prior to dementia diagnosis: Evidence from the OCTO-Twin longitudinal study

2014· article· en· W2014259826 sur OpenAlexaff
Dorina Cadar, Boo Johansson, AM Piccinin, SM Hofer

Notice bibliographique

RevueOral Presentations · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaCognitive declineCognitionPsychologyNeuropsychologyCognitive reserveLongitudinal studyMultilevel modelGerontologyMedicinePsychiatryCognitive impairmentDiseaseStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background A current phenomenon is the constant increase in life expectancy with polarised consequences for health. Among these, dementia represents a major public health impact on individuals and governments around the world. The search for modifiable risk factors remains a high priority. Many longitudinal studies have shown that education is associated with cognitive functioning in midlife, but the existing evidence regarding its protection against faster cognitive decline is relatively mixed. The aim of these analyses was to examine cognitive decline on both fluid and crystallised functions in preclinical stages of dementia and the role of education on these trajectories. Methods The participants were drawn from the Swedish Octogenarian Twin study, a sample of individuals, aged 80+ years at baseline, who were interviewed biannually up to a maximum of 5 times. Only those who developed dementia after the study entry were included in these analyses (n=205). Cognitive functioning was assessed at each wave with the Mini-Mental State Examination and other neuropsychological tests such as verbal memory, inductive reasoning, language, information task and verbal meaning. Random effects models were fitted to each cognitive outcome as a function of time to dementia diagnosis, accounting for education, age and socio-economic position. The multilevel model was characterised by a fixed part which contained average effects for the intercept (initial status) and slope (rate of change from the baseline to the time to dementia diagnosis) and a random part which contained individual differences (variance) in the intercept, slope, and the within person residual. Sensitivity analysis were conducted (Tobit mixed models) to account for the ceiling/floor effects in the measures of global function. Results The results indicate a steeper cognitive decline prior to dementia diagnosis in most of the fluid cognitive abilities measured with MMSE, Prose Recall, Block Design, Digit Symbol, Memory Recognition, Memory Correspondence and Information tests. Education had a significant effect on the level of cognitive functioning at the time of dementia diagnosis on both crystallised cognitive measures: synonym (β=0.80, SE=0.35, p = 0.02) and information tests (β=1.72, SE=0.54, p = 0.001), but not on the rate of cognitive decline in any of the cognitive measures investigated. Conclusion These findings suggest that higher education is associated with better cognitive functioning on crystallised cognitive measures (e.g. information and verbal meaning) which tend to be preserved as we age; but did not support the cognitive reserve hypothesis, which stipulates a protective role of education against steeper cognitive decline before dementia diagnosis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,343 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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