Disentangling Cognitive-Frailty: Results From the Gait and Brain Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive-frailty, defined as the presence of both frailty and cognitive impairment, is proposed as a distinctive entity that predicts dementia. However, it remains controversial whether frailty alone, cognitive-frailty, or the combination of cognitive impairment and slow gait pose different risks of incident dementia. METHODS: Two hundred and fifty-two older adults free of dementia at baseline (mean age 76.6±8.6 years) were followed up to 5 years with bi-annual visits including medical, cognitive, and gait assessments. Incident all-cause of dementia and cognitive decline were the main outcomes. Frailty was defined using validated phenotypic criteria. Cognition was assessed using the Montreal Cognitive Assessment while gait was assessed using an electronic walkway. Cox Proportional Hazards models were used to estimate the risk of cognitive decline and dementia for frailty, cognitive-frailty, and gait and cognition models. RESULTS: Fifty-three participants experienced cognitive decline and 27 progressed to dementia (incident rate: 73/1,000 person-years). Frailty participants had a higher prevalence of cognitive impairment compared with those without frailty (77% vs. 54%, p = .02) but not significant risk to incident dementia. Cognitive-frailty increased incident rate (80/1,000 person-years) but not risk for progression to dementia. The combination of slow gait and cognitive impairment posed the highest risk for progression to dementia (hazard ratio: 35.9, 95% confidence interval: 4.0-319.2; p = 0.001, incident rate: 130/1,000 person-years). None of the models explored significantly predicted cognitive decline. CONCLUSIONS: Combining a simple motor test, such as gait velocity, with a reliable cognitive test like the Montreal Cognitive Assessment is superior than the cognitive-frailty construct to detect individuals at risk for dementia. Cognitive-frailty may embody two different manifestations, slow gait and low cognition, of a common underlying mechanism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».