Exploration of High Risk Factors in Lifestyle for Mild Cognitive Impairment in Elderly People
Notice bibliographique
Résumé
Objective:To explore the influence of risk factors in lifestyle to elderly mild cognitive impairment.Methods:With the score of(mini-mental state examination) MMSE,(Montreal Cognitive Assessment) MoCA,(Clinical dementia rating scale) CDR and the risk factors of life scale,the study investigated 219 elderly people aged over 60 years to analyze high risk factors in lifestyle of mild cognitive impairment.Results:The male was higher than the men in the risk of MCI(P = 0.03);The illiteracy group was higher than the Primary school group in the risk of MCI,middle school and above group was higher than the Primary school group in the risk of MCI(P = 0.00);The farmer group was higher than the worker group in the risk of MCI;The worker group was higher than the management group in the risk of MCI(P = 0.01);The rural residents were higher than the urban residents in the risk of MCI(P = 0.01);The exercise influenced the incidence of MCI.Exercise group was higher than the non-exercise group in the risk of MCI(P =0.00);The hobby influenced the incidence of MCI,A hobby group was higher than the non-hobby group in the risk of MCI(P = 0.00).Age was no significant difference in the risk of elderly MCI(P 0.05);The groups between different smoking,drinking,drinking tea(the history of years,frequency,etc.) were no significant difference in the risk of elderly MCI(P 0.05);Whether the lunch break or not,different frequency of lunch break and different sleeping hours per night were no significant different in the risk of elderly MCI(P 0.05).Conclusions:gender,education level,occupation,place of residence,exercise and hobbies and so on had something to do with the risk of elderly MCI.
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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 | 0,000 | 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 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 ».