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Enregistrement W2199413880 · doi:10.1177/1533317515619480

Simple Neuropsychological Tests May Identify Participants in Whom Aspirin Use Is Associated With Lower Dementia Incidence

2015· article· en· W2199413880 sur OpenAlexafffundabout
Shahram Oveisgharan, Vladimir Hachinski

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Alzheimer s Disease & Other Dementias® · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntiplatelet Therapy and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDementiaNeuropsychologyIncidence (geometry)Vascular dementiaAspirinOdds ratioCognitionConfidence intervalPsychologyMedicinePsychiatryClinical psychologyDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We hypothesized that neuropsychological tests could help in identifying preclinical stages of vascular cognitive impairment, when aspirin use might be associated with lower dementia incidence. METHODS: We used data of Canadian Study of Health and Aging (CSHA) which was a longitudinal study of Canadians older than 65 years and was done in 3 waves, 1991 to 1992 (CSHA-1), 1996 to 1997 (CSHA-2), and 2001 to 2002. RESULTS: CSHA-1 participants with vascular dementia performed worse in copying pentagons and writing subtests of modified Mini-Mental State Examination test than participants with probable Alzheimer's disease. Salicylates use was associated with lower incident dementia among normal cognition CSHA-1 participants who had low scores in copying pentagons and writing subtests after controlling for age, sex, education, and vascular risk factors (odds ratio = 0.25, 95% confidence interval: 0.073-0.86, P = .028). CONCLUSIONS: Two simple neuropsychological tests might help in identifying preclinical stages of vascular cognitive impairment, and salicylates use was associated with lower dementia incidence.

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)0,004
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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