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Enregistrement W2021687825 · doi:10.1159/000355553

Cognitive Activities and Instrumental Activity of Daily Living in Older Adults with Mild Cognitive Impairment

2013· article· en· W2021687825 sur OpenAlexaff
Takehiko Doi, Hiroyuki Shimada, Hyuma Makizako, Sang‐Yoon Lee, Hyuntae Park, Kota Tsutsumimoto, Kazuki Uemura, Daisuke Yoshida, Yuya Anan, Takao Suzuki

Notice bibliographique

RevueDementia and Geriatric Cognitive Disorders Extra · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensActivation Laboratories
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceNational Center for Geriatrics and Gerontology
Mots-clésCognitionActivities of daily livingPsychologyCognitive impairmentCognitive declineGerontologyDementiaMedicineInternal medicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: This study aimed to identify differences in the implementation of cognitive activities and instrumental activities of daily living (IADLs) between healthy individuals and subjects with mild cognitive impairment (MCI). METHODS: The study included 2,498 cognitively healthy subjects (mean age, 71.2 ± 5.1 years) and 809 MCI subjects (mean age, 71.8 ± 5.4 years). The subjects were interviewed regarding their participation in cognitive activities and the implementation of IADLs. RESULTS: We found a significant association between participation in any cognitive activities (p < 0.001), using a bus or a train (p < 0.001), and MCI. After adjusting for covariates, cognitive activity of any type remained significantly associated with MCI (p < 0.005) but not with the implementation of IADLs. CONCLUSIONS: Our study revealed that greater participation in cognitive activity was associated with lower odds of MCI. Participation in cognitive activities may reflect differences between healthy and MCI subjects. To clarify the causal relationship between cognitive activities and MCI, further studies are required.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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