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Enregistrement W2733298615 · doi:10.1093/geroni/igx004.3312

MILD COGNITIVE IMPAIRMENT AND DEPRESSION AMONG COMMUNITY DWELLING ELDERLY IN CHINA

2017· article· en· W2733298615 sur OpenAlexaboutno aff
Hai Zou, Z. Li, Linshanshan Wang, ShanYan Liu, F. Zhang

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentDepression (economics)Geriatric Depression ScaleCognitionBeijingMedicineLogistic regressionGerontologyCognitive impairmentClinical psychologyPsychologyPsychiatryDepressive symptomsChinaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mild cognitive impairment (MCI) is a very early phase of Alzheimer disease (AD) which is a topic of continuing investigation, while depression may play an important impact on MCI’s progression to AD which is continuously debated. This study aimed to examine cognitive function and depressive disorder in a community elderly sample in Beijing. 451 elderly people aging 60 and older were administered the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-PUMC)and Geriatric Depression Scale (GDS). Of the overall sample, 234 (51.9%) were deemed to have MCI, 61(13.3%) and 21(4.7%) had mild and severe depression respectively. The incidences of depression between MCI and normal cognition group were significantly different. Logistic analysis demonstrated that older age, lower educational level and depression (P<0.001) were risk factors for MCI in the elderly. The current findings may help health professionals to provide targeted cognitive screening and monitoring for this high-risk group.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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