Age-Related Eye Disease and Cognitive Function
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether people with age-related eye disease have lower cognitive scores than people with healthy vision. METHODS: A hospital-based cross-sectional study was performed in which 420 people aged 65 and older from the ophthalmology clinics at Maisonneuve-Rosemont Hospital (Montreal, Canada) were recruited who had age-related macular degeneration (AMD), Fuch's corneal dystrophy, or glaucoma. Patients with AMD and Fuchs had to have visual acuity in the better eye of worse than 20/40 while patients with glaucoma had to have visual field in their worse eye of at least -4 dB. Controls, recruited from the same clinics, did not have significant vision loss. Cognitive status was measured using the Mini-Mental State Exam Blind Version (range, 0-22) which excludes eight items that rely on vision. Linear regression with bootstrapped standard errors was used to adjust for demographic and medical factors. RESULTS: People with AMD, Fuch's corneal dystrophy, and glaucoma had lower cognitive scores, on average, than controls (P < 0.05). These relationships remained statistically significant after adjusting for factors such as age, sex, race, education, living alone, systemic comorbidities, and lens opacity. CONCLUSIONS: People with vision loss due to three different age-related eye diseases had lower cognitive scores. Reasons for this should be explored using longitudinal studies and a full battery of cognitive tests that do not rely on vision.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».