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Enregistrement W2598639080 · doi:10.1177/0706743717699175

Anxiety and Depression as Longitudinal Predictors of Mild Cognitive Impairment in Older Adults

2017· article· en· W2598639080 sur OpenAlexafffundvenueabout
Antônio Carlos Cruz Freire, Milena Pereira Pondé, Aihua Liu, Jean Caron

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAnxietyMontreal Cognitive AssessmentDepression (economics)DistressLongitudinal studyCognitionPsychologyCIDIClinical psychologyPsychiatryAnxiety disorderCognitive impairmentMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Few studies have dealt with the potential correlation between anxiety, depression, and cognitive impairment in community-dwelling older adults. METHOD: This longitudinal study was conducted in the city of Montreal, Canada, with 352 older adults aged 55 years or more. The participants were interviewed at baseline and again 2 years later. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score was estimated and compared between the 2 time points, the Composite International Diagnostic Interview (CIDI) was used to assess major depression and anxiety, and the K10 measured high psychological distress. Likewise, major depression, anxiety disorders, and psychological distress were evaluated at the 2 study time points. RESULTS: In older adults with a diagnosis of depression or anxiety at baseline, no significant reduction in the MoCA score indicating deterioration in cognitive function was found 2 years later. Nevertheless, in individuals with a high level of psychological distress at baseline, there was a significant reduction in MoCA scores 2 years later, indicating deterioration in cognition. The findings of the present study suggest that a high level of psychological distress in addition to environmental factors may constitute important predictors for cognitive health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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