P3‐347: DEFICIT ACCUMULATION WITH AGE AND THE RISK OF LATE‐LIFE DEMENTIA: A TEN‐YEAR FOLLOW‐UP STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Many age-related health problems have been associated with dementia, leading to the hypothesis that late-life dementia may be determined less by specific risk factors, and more by the operation of multiple health problems in the aggregate. Even so, previous studies have not tested, (1) whether the predictive value of dementia risk varies by the number of deficits considered and, (2) how traditional and nontraditional risk factors compare in their predictive ability. This study addressed these questions. Older adults in the Canadian Study of Health and Aging who were cognitively healthy at baseline (men=2,902, women=4,337) were analyzed. Over 10-year follow-up, 1,299 men and 1,450 women died; 214 men and 393 women developed dementia. Self-rated health problems, including, but not restricted to, dementia risk factors, were each coded as deficit present/absent. Variable numbers (1 to 42) of randomly selected deficits were used to calculate the index of deficit accumulation for each subject. The predictive power of the various indices for 10-year death and dementia was evaluated separately for men and for women. Participants with the fewest health deficits showed the lowest death rates and seldom developed dementia. The all item (42) index best predicted mortality and dementia (area under the curve AUC (mean±se) for death: 0.71±0.02 for men and 0.72±0.02 for women; for dementia: 0.67±0.03 for men and 0.66±0.03 for women). The AUC increased with the number of deficits used for the prediction, regardless whether they were known dementia risks. Dementia prediction can be improved by considering an individual's overall state of health, represented by deficit accumulation. The variety of items associated with dementias suggests that some part of the risk might relate more to aberrant repair process, than to specifically toxic results.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».