Transitions in cognitive test scores over 5 and 10 years in elderly people: Evidence for a model of age-related deficit accumulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: On average, health worsens with age, but many people have periods of improvement. A stochastic model provides an excellent description of how such changes occur. Given that cognition also changes with age, we wondered whether the same model might also describe the accumulation of errors in cognitive test scores in community-dwelling older adults. METHODS: In this prospective cohort study, 8954 older people (aged 65+ at baseline) from the Canadian Study of Health and Aging were followed for 10 years. Cognitive status was defined by the number of errors on the 100-point Modified Min-Mental State Examination. The error count was chosen to parallel the deficit count in the general model of aging, which is based on deficit accumulation. As with the deficit count, a Markov chain transition model was employed, with 4 parameters. RESULTS: On average, the chance of making errors increased linearly with the number of errors present at each time interval. Changes in cognitive states were described with high accuracy (R2 = 0.96) by a modified Poisson distribution, using four parameters: the background chance of accumulating additional errors, the chance of incurring more or fewer errors, given the existing number, and the corresponding background and incremental chances of dying. CONCLUSION: The change in the number of errors in a cognitive test corresponded to a general model that also summarizes age-related changes in deficits. The model accounts for both improvement and deterioration and appears to represent a clinically relevant means of quantifying how various aspects of health status change with age.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».