Motoric cognitive risk syndrome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Our objective is to report prevalence of motoric cognitive risk syndrome (MCR), a newly described predementia syndrome characterized by slow gait and cognitive complaints, in multiple countries, and its association with dementia risk. METHODS: Pooled MCR prevalence analysis of individual data from 26,802 adults without dementia and disability aged 60 years and older from 22 cohorts from 17 countries. We also examined risk of incident cognitive impairment (Mini-Mental State Examination decline ≥4 points) and dementia associated with MCR in 4,812 individuals without dementia with baseline Mini-Mental State Examination scores ≥25 from 4 prospective cohort studies using Cox models adjusted for potential confounders. RESULTS: At baseline, 2,808 of the 26,802 participants met MCR criteria. Pooled MCR prevalence was 9.7% (95% confidence interval [CI] 8.2%-11.2%). MCR prevalence was higher with older age but there were no sex differences. MCR predicted risk of developing incident cognitive impairment in the pooled sample (adjusted hazard ratio [aHR] 2.0, 95% CI 1.7-2.4); aHRs were 1.5 to 2.7 in the individual cohorts. MCR also predicted dementia in the pooled sample (aHR 1.9, 95% CI 1.5-2.3). The results persisted even after excluding participants with possible cognitive impairment, accounting for early dementia, and diagnostic overlap with other predementia syndromes. CONCLUSION: MCR is common in older adults, and is a strong and early risk factor for cognitive decline. This clinical approach can be easily applied to identify high-risk seniors in a wide variety of settings.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».