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Enregistrement W2792606697 · doi:10.1192/bjp.2017.26

Cardiometabolic dysregulation and cognitive decline: potential role of depressive symptoms

2018· article· en· W2792606697 sur OpenAlexaff
Norbert Schmitz, Sonya S. Deschênes, Rachel J. Burns, Sofia M. Danna, Oscar H. Franco, M. Arfan Ikram, Mika Kivimäki, Archana Singh‐Manoux, Henning Tiemeier

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Psychiatry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilMedical Research CouncilBritish Heart Foundation
Mots-clésCognitive declineMediationDepression (economics)CognitionDepressive symptomsAssociation (psychology)MedicineCohortEffects of sleep deprivation on cognitive performanceClinical psychologyDemographyPsychologyGerontologyPsychiatryDementiaInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous studies have examined associations of cardiometabolic factors with depression and cognition separately. Aims To determine if depressive symptoms mediate the association between cardiometabolic factors and cognitive decline in two community studies. METHOD: Data for the analyses were drawn from the Rotterdam Study, the Netherlands (n = 2940) and the Whitehall II study, UK (n = 4469). RESULTS: Mediation analyses suggested a direct association between cardiometabolic factors and cognitive decline and an indirect association through depression: poorer cardiometabolic status at time 1 was associated with a higher level of depressive symptoms at time 2 (standardised regression coefficient 0.07 and 0.06, respectively), which, in turn, was associated with greater cognitive decline between time 2 and time 3 (standardised regression coefficient of -0.15 and -0.41, respectively). CONCLUSIONS: Evidence from two independent cohort studies suggest an association between cardiometabolic dysregulation and cognitive decline and that depressive symptoms tend to precede this decline. Declaration of interest None.

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)0,006
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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