Are cognitively intact seniors with subjective memory loss more likely to develop dementia?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle