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Enregistrement W2766667072 · doi:10.1177/0003319717736608

Ankle–Brachial Index: An Ubiquitous Marker of Cognitive Impairment—The EPIDEMCA Study

2017· article· en· W2766667072 sur OpenAlexaboutno aff
Ileana Désormais, Victor Aboyans, Maëlenn Guerchet, Bébène Ndamba‐Bandzouzi, Pascal Mbelesso, Dania Mohty, Benôıt Marin, Jean François Dartigues, Pierre‐Marie Preux, Philippe Lacroix

Notice bibliographique

RevueAngiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioConfidence intervalCognitive impairmentEpidemiologyDementiaAnkleCognitionInternal medicineMontreal Cognitive AssessmentGerontologyDemographyPhysical therapyDiseaseSurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epidemiological research on the implication of atherosclerosis in the development of cognitive impairment is lacking in low- and middle-income countries, where two-thirds of the individuals affected by dementia live. Individuals aged ≥65 years living in urban and rural areas of 2 countries in Central Africa were invited. Demographic, clinical, and biological data were collected, and the ankle-brachial index (ABI) was measured. Cognitive impairment was defined according to the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (Fourth Edition) criteria. Among 1662 participants (age 72.9 years, 59.3% females), the prevalence of cognitive impairment was 13.6%, which is higher in individuals with ABI ≤ 0.90 and ABI ≥ 1.40 than those with 0.90 < ABI < 1.40 (20.1% and 17% vs 12%, P = .0024). Cognitive impairment was significantly associated with the factors such as age (odds ratio [OR]: 1.09; 95% confidence interval [CI]: 1.07-1.12, P < .0001), female gender (OR: 2.36, 95% CI: 1.59-3.49, P < .0001), smoking (OR: 1.54, 95% CI: 1.06-2.23, P = .0026), and low ABI (≤0.90; OR: 1.52, 95% CI: 1.03-2.25, P = .0359). The ABI, a ubiquitous marker of atherosclerosis, provides independent and incremental information on susceptibility to present with cognitive disorders.

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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