Mild cognitive impairment: Profile of a cohort from a private sector memory clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Private hospital memory clinics might see a different clientele than university or academic institutes due to referral biases. OBJECTIVE: To characterize the profile of patients with mild cognitive impairment (MCI) from a private sector memory clinic. MATERIALS AND METHODS: MCI was diagnosed according to revised clinical criteria of Petersen et al. For a subset of patients with MCI medial temporal atrophy and cerebral small vessel disease (white matter lesions and lacunes) were rated on magnetic resonance imaging (MRI) scans and analyzed for their contribution towards cognitive impairment. RESULTS: Subjects with MCI formed one-third (113/371) of this memory clinic sample from a private hospital. MCI could be effectively diagnosed and subtyped using a brief cognitive scale (Concise Cognitive Test (CONCOG)). The amnestic MCI (single and multiple domains) subtype comprised the majority of cases with MCI. In a subsample of 33 patients, lacunar infarcts were more common than white matter lesions and hippocampal atrophy and were inversely associated with verbal fluency. CONCLUSIONS: MCI may be more commonly encountered in private hospital settings probably due to early referrals. It is possible to diagnose and subtype MCI using a brief cognitive instrument such as the CONCOG. In this sample, lacunar infarcts were more commonly encountered than medial temporal atrophy in such patients.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».