Evaluating Spousal Abuse as a Potential Risk Factor for Alzheimer’s Disease: Rationale, Needs and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Repetitive head trauma is an identified risk factor for Alzheimer's disease (AD). The violence in wife assault is repetitive and targets the head. This association provides a rationale for studying the relationship between spousal abuse and AD. DESIGN: To preliminarily evaluate the possibility of an increased susceptibility for AD in women subjected to spousal abuse and to identify challenges associated with such a study, we performed a pilot case-control study involving women with AD and compared the incidence of spousal abuse against two control groups. Forty consecutive women with AD referred to a Memory Disorders Clinic were enrolled. Individuals were evaluated at three visits (0, 3, 9 months) and were followed for an additional 12 months to ensure that no other diagnosis emerged. Two control groups were likewise assessed. RESULTS: 17.5% (7/40) of the women (average age 71 years) with AD reported spousal abuse with head trauma. In control group 1, 5.0% (2/40) and in control group 2, 7.5% (3/40) of the women reported spousal abuse with head trauma. CONCLUSIONS: The development of AD may be a potential long-term consequence of wife assault. Our study suggests spousal abuse as a possible risk factor for AD, and supports the need for larger studies. However, there are practical challenges associated with the successful execution of such a study.
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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 | 0,023 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».