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Enregistrement W2900380415 · doi:10.1093/geroni/igy023.948

TWO-YEAR CHANGE IN MONTREAL COGNITIVE ASSESSMENT AND RELATED PREDICTORS IN COMMUNITY-DWELLING ELDERLY

2018· article· en· W2900380415 sur OpenAlexaboutno aff
Yoshinori Fujiwara, Hiroyuki Suzuki, Susumu Ogawa, Hisashi Kawai, H. Hirano, Yutaka Watanabe, Kazushige Ihara, Shuichi Obuchi

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentOdds ratioConfidence intervalGerontologyLogistic regressionDemographyMedicineCognitionPopulationCognitive declineEpidemiologyMultivariate analysisPsychologyCognitive impairmentEnvironmental healthInternal medicinePsychiatryDiseaseDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is primarily used for mild cognitive impairment (MCI) screening in older adults in the clinical setting. The epidemiology of MoCA performance in population-based settings remains to be better characterized. The goal of this study was to assess short-term changes in MoCA scores, and examine selected risk factors, with emphasis on the evaluation of the a priori hypotheses of engagement in volunteer activities as a protective factor against cognitive deterioration. Data of the prospective study were from 438 community-dwelling older Japanese (age range: 65–84) living in an urban area in Tokyo (2013–2015). Outcome was short-term cognitive deterioration, defined as decline of 2 or more points in MoCA-J scores obtained 2 years apart. Multivariate logistic regression was used with adjustment for age, gender, chronic conditions, self-rated health, baseline MoCA-J, and recent hospitalization. Analytic sample had mean age of 73.3 ± 5.4 years old; and mean MoCA-J of 24.4 ± 3.8; 58.2% were female. Of study participants, 38.1% experienced cognitive deterioration. Engagement in volunteer activities was associated with lower adjusted odds of subsequent MoCA-J deterioration 2 years later (odds ratio [OR]: 0.32; 95% confidence interval [CI]: 0.100–0.98); contrastingly, going out of the home less than once/day (OR: 2.90; 95% CI: 1.24–6.80), and slower timed Up and Go (OR: 1.28; 95% CI: 1.00–1.60 per 1 second slower) were risk factors for cognitive deterioration In conclusion, engagement in volunteer activity was an independent protective factor against cognitive deterioration, while homebound status and worse mobility were risk factors of short-term MoCA-J deterioration.

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)0,001
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations0
Publié2018
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