One-year prospective study on the presence of chronic diseases and subsequent cognitive decline in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: The literature is inconsistent regarding the effect of the presence of chronic physical and mental diseases on cognitive decline in older adults. The objectives of this study were to explore the effect of chronic diseases on subsequent cognitive decline assessed via the Mini Mental State Examination (MMSE) in community living older adults. Methods: We used data from individuals (n = 2010) participating in the ESA (Étude sur la Santé des Aînés) study. Cognitive status was measured with the MMSE at baseline and after 1 year. Chronic diseases were identified via administrative databases in accordance with International Classification of Diseases 9/10. Multivariate linear regression was used to assess the change in MMSE as a function of chronic physical and mental disorders, while adjusting for socio-demographic and clinical factors. Results: Significant decreases in MMSE scores were found in patients who had a stroke (β value: -2.83) or diabetes (β value: -1.06) and in older adults aged older than 75 years (β value: -0.91). Conclusions: When adjusting for other chronic diseases, stroke, diabetes and advanced age were associated with subsequent cognitive decline in older adults during a one-year follow-up. Longer follow-up is recommended to assess long-term effect.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».