Neuropsychiatric Symptoms and Cognitive Impairment: Understanding the Importance of Co-Morbid Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuropsychiatric symptoms (NPS) are common in older adults with cognitive impairment, yet little is known about population-based prevalence and clinical implications of co-morbid symptom presentation across the spectrum from normal cognition to dementia. OBJECTIVE: To characterize the prevalence of NPS and explore the clinical implications of co-morbid symptom presentation. METHODS: Cross-sectional study of 1,417 older adults (aged 73-79) with dementia (n = 40); with mild cognitive impairment (MCI; n = 133); who are 'cognitively normal, but-at-risk' (CN-AR; n = 397); and who are cognitively normal (n = 847). NPS were assessed by the Neuropsychiatric Inventory. Cluster analyses were conducted using a latent class analysis (LCA). RESULTS: NPS are highly prevalent across the cognitive function spectrum (30.8% -80%). NPS were associated with a 3-fold increased risk of dementia, a 2-fold increased risk of MCI, and a 1.5-times increased risk of CN-AR. Each additional co-morbid symptom was associated with an additional 1.5-times increased risk of dementia, but not MCI or CN-AR. LCA revealed four distinctive sub-populations: 1) frontal/low comorbidity; 2) high prevalence/high comorbidity; 3) affective/low comorbidity; and 4) sleep/low comorbidity. CONCLUSION: Our findings confirm previous reports on the prevalence of NPS in community-based samples and are consistent with the profiles of NPS domain characteristics of MCI and dementia. Number of co-morbid NPS and not symptom clusters are associated with increased risk of dementia. Understanding such patterns will help inform our understanding of mild behavioral disorders and assist with clinical assessment.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».