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Enregistrement W2783249601 · doi:10.1097/wad.0000000000000241

Cognitive Function and its Risk Factors Among Older US Adults Living at Home

2018· article· en· W2783249601 sur OpenAlexaboutno aff
William Dale, Ashwin Kotwal, Joseph W. Shega, L. Philip Schumm, David W. Kern, Jayant M. Pinto, Kelly Pudelek, Linda J. Waite, Martha K. McClintock

Notice bibliographique

RevueAlzheimer Disease & Associated Disorders · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentGerontologyMedicineConfidence intervalCognitionPopulationDemographyNational Health and Nutrition Examination SurveyCognitive impairmentEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) has not been administered to a representative national sample, precluding comparison of patient scores to the general population and for risk factor identification. METHODS: A validated survey-based adaptation of the MoCA (MoCA-SA) was administered to a probability sample of home-dwelling US adults aged 62 to 90, using the National Social Life, Health, and Aging Project (n=3129), yielding estimates of prevalence in the United States. The association between MoCA-SA scores and sociodemographic and health-related risk factors were determined. RESULTS: MoCA-SA scores decreased with age, and there were substantial differences among sex, education, and race/ethnicity groups. Poor physical health, functional status, and depression were also associated with lower cognitive performance; current health behaviors were not. Using the recommended MoCA cut-point score for Mild Cognitive Impairment (MoCA score <26; MoCA-SA score <17), 72% (95% confidence interval, 69% to 74%) of older US adults would be classified as having some degree of cognitive impairment. CONCLUSIONS: Our results provide an important national estimate for interpreting MoCA scores from individual patients, and establish wide variability in cognition among older home-dwelling US adults. Care should be taken in applying previously-established MoCA cut-points to the general population, especially when evaluating individuals from educationally and ethnically diverse groups.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,269
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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

Citations39
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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