Predicting Who Will Develop Dementia in a Cohort of Canadian Seniors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We examined whether easily attainable variables were useful in predicting who became demented over a five year period and determined the rates of incident dementia for different categories of mild cognitive impairment. METHODS: This was a cohort study of subjects recruited nationally in a population-based survey of Canadians 65 years and older (the Canadian Study of Health and Aging). After standardized clinical assessments, a subset of subjects (n = 1782) was categorized as not demented at time one. Identical study methods allowed a reassessment of the cognitive status of surviving subjects (n = 892) five years later. RESULTS: Three baseline variables (Modified Mini Mental State (3MS) score, subject's age, and an informant's report of the presence of memory problems) were statistically significant predictors of the development of a dementia. An equation incorporating these three variables had a sensitivity of 79% and a specificity of 56% for predicting dementia among survivors at time two. An equation substituting the MMSE for the 3MS showed similar results. The various categories of mild cognitive impairment examined showed significantly different likelihoods for the subsequent development of a dementia. Some categories with a higher dementia risk were characterized by inclusion criteria requiring neuropsychological test scores that were greater than one standard deviation (SD) below the mean of age based normative data. CONCLUSION: In the absence of extensive laboratory, radiologic or neuropsychological tests, simple variables that can be easily determined in the course of a single clinical encounter were useful in predicting subjects with a higher risk of developing dementia. Attempts to use neuropsychological results to predict the development of dementia should look for significant impairments on age-standardized tests.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».