The Early Evaluation and Intervention Strategies of Mild Cognitive Impairment in Yichun Area
Notice bibliographique
Résumé
Objective:To explore the approach of early identification and reduced prevalence with mild cognitive impairment.Methods:A sample of 399 elder people aged 60 or above living in Yichun area were examined with Montreal cognitive assessment(MoCA),Hachinski ischemia index score table(HIS) and active daily living assessment(ADL).A control study was carried out between 40 patients with MIC and 40 healthy elderly subjects testing Apolipoprotein Ee4 allele(ApoEe4).Result:Among the subjects visited,41(10.28%) were defined to have MIC.The prevalence rate of MIC was higher in people living in rural area,in people with lower educational attainment,and in people who were labor workers.The prevalence increased with age growing.There was no statistical significance in sex and marital status.ApoEe4 was significantly increased in MIC group vs normal group(P0.05).Result:Advanced age,living in rural area,labor workers and lower educational attainmenthas remarkable effect on MIC.ApoEe4 might be the risk factors in MIC.Testing ApoEe4 and examining MoCA on the key population is helpful to reduce and preventing MIC.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».