Are cognitively intact seniors with subjective memory loss more likely to develop dementia?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Subjective memory loss (SML) is common in elderly persons. It is not clear if SML predicts the development of dementia. OBJECTIVES: (1) to determine if SML in those with normal cognition predicts dementia or cognitive impairment without dementia (CIND); (2) to determine if an association is independent of the effect of age, gender and depressive symptoms. METHODS: Secondary analysis of the Manitoba Study of Health and Aging (MSHA), a population-based prospective study. Data were collected in 1991, and follow-up was done 5 years later. Community-dwelling seniors sampled randomly from a population-based registry in the Canadian province of Manitoba, stratified on age and region. Only those scoring in the normal range of the Modified mini-mental state examination (3MS) were included. Predictor variables were self-reported memory loss, 3MS, Center for epidemiological studies-depression scale (CES-D), age, gender, and education. Outcomes were mortality and cognitive impairment five years later. RESULTS: In bivariate analyses, SML was associated with both death and dementia. In multivariate models, SML did not predict mortality. After adjusting for age, gender, and depressive symptoms, SML predicted dementia. However, after adjusting for baseline 3MS score, SML did not predict dementia. CONCLUSIONS: Memory complaints predict the development of dementia over five years, and clinicians should monitor these persons closely. However, the proportion of persons developing dementia was small, and SML alone is unlikely to be a useful clinical predictor of dementia.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».