Vascular Dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Very few population-based studies have systematically examined incident vascular dementia (VaD). From the Canadian Study of Health and Aging cohort, incidence rates of VaD were determined and risk factors analyzed. METHODS: This was a cohort incidence study that followed 8623 subjects presumed to be free of dementia over a 5-year period. The risk factors were examined with a nested prospective case-control study. Exposure was determined by means of a risk factor questionnaire administered to the subject or a proxy at the beginning of the study. RESULTS: On the basis of 38 476 person-years at risk, the annual incidence rate was estimated to be 2.52 per thousand undemented Canadians (95% CI 2. 02 to 3.02). Including an estimation of the probability of VaD among the decedents, this figure rose to 3.79. For the risk factors study, 105 incident cases of VaD according to the NINCDS-AIREN criteria were compared with 802 control subjects. Significant risk factors were: age (OR=1.05), residing in a rural area (2.03), living in an institution (2.33), diabetes (2.15), depression (2.41), apolipoprotein E epsilon4 (2.34), hypertension for women (2.05), heart problems for men (2.52), taking aspirin (2.33), and occupational exposure to pesticides or fertilizers (2.05). Protective factors were eating shellfish (0.46) and regular exercise for women (0.46). There was no relation with sex, education, or alcohol. CONCLUSIONS: The study confirmed some previously reported risk factors but also suggested new ones. It raised concerns about the prescription of aspirin and perhaps other factors related to rural life.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,011 |
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 ».