An assessment of neurocognitive speed in relation to frailty
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: to evaluate the relationship between neurocognitive speed (NCS) and frailty; to consider how this relationship is affected by how frailty is operationalised. DESIGN: secondary analysis of the baseline cohort of the Oxford Project To Investigate Memory and Aging (OPTIMA), a longitudinal observational cohort. SUBJECTS: of 388 participants who underwent a comprehensive intake assessment followed by an annual follow-up for at least 3 years, data on all measures were available on 164 people. MEASUREMENTS: NCS was defined as a combined score of <18 on the pattern comparison test (<11 is abnormal) and letter comparison test (<7 is abnormal). Frailty was defined from a modified Phenotype model, the Edmonton Frailty Scales (EFS) and a frailty index (FI); the latter two were adapted here to exclude cognitive measures. RESULTS: in multivariate logistic (NCS as < or ≥18) and linear regression (NCS as continuous variable), only the FI (OR = 0.87) was significant (P < 0.05). When all frailty measures were included in the multivariate analysis only, FI (OR = 0.88) was significant (P < 0.05). Mini-mental Status Examination remained significantly related to NCS throughout all analysis. CONCLUSION: NCS slows with increasing frailty as shown with the FI.
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 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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».