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Enregistrement W2091589240 · doi:10.1159/000209965

Impact of Vascular Risk Factors and Diseases on Cognition in Persons with Mild Cognitive Impairment

2009· article· en· W2091589240 sur OpenAlexaff
Sylvia Villeneuve, Sylvie Belleville, Fadi Massoud, Christian Bocti, Serge Gauthier

Notice bibliographique

RevueDementia and Geriatric Cognitive Disorders · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill UniversityHôpital Maisonneuve-RosemontHôpital Notre-DameUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionEpisodic memoryPsychologyVascular dementiaCognitive impairmentExecutive functionsExecutive dysfunctionDementiaAudiologyMedicineInternal medicinePsychiatryDiseaseNeuropsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIM: To investigate the impact of vascular burden (assessed by the number of vascular risk factors and diseases) on the cognition of persons with amnestic mild cognitive impairment (aMCI). METHODS: This study included 145 participants; 68 meeting criteria for amnesic single-domain or multiple-domain MCI and 77 matched controls. Four cognitive domains were assessed: executive functions, processing speed, episodic memory and general cognitive functioning. RESULTS: A larger vascular burden among aMCI is correlated with lower performance in the executive domain. In addition, persons with aMCI with high vascular burden were more frequently of the multiple domain subtype, whereas persons with no vascular burden were more frequently of the single domain subtype. CONCLUSION: Our findings suggest that the combined effect of multiple vascular risk factors and diseases increases the amount of executive impairment in persons with aMCI. Vascular burden may play an important role in the heterogeneity of aMCI by impairing cognitive functions other than memory.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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