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Enregistrement W2902211786 · doi:10.1177/1533317518813550

Prevalence and Causes of Cognitive Impairment and Dementia in a Population-Based Cohort From Northern Portugal

2018· article· en· W2902211786 sur OpenAlexaboutno aff
Luís Ruano, Natália Araújo, Mariana Branco, Rui Barreto, Sandra Moreira, Ricardo Pais, Vítor Tedim Cruz, Nuno Lunet, Henrique Barros

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Alzheimer s Disease & Other Dementias® · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaUniversidade do Porto
Mots-clésDementiaEpidemiologyVascular dementiaCohortMedicinePopulationCohort studyStroke (engine)GerontologyDiseaseEtiologyIncidence (geometry)PediatricsPsychiatryInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Vascular disease may play an important role in the epidemiology of dementia in countries with high stroke incidence, such as Portugal. OBJECTIVE: To assess the prevalence and etiology of cognitive impairment in a population-based cohort from Portugal. METHODS: Individuals ≥55 years (n = 730) from the EPIPorto cohort were assessed using the Mini-Mental State Examination and the Montreal Cognitive Assessment. Those scoring below the age-/education-adjusted cutoff points were further evaluated to identify dementia or mild cognitive impairment (MCI) and to define its most common causes. RESULTS: Thirty-six cases of MCI/dementia were identified, corresponding to adjusted prevalences of 4.1% for MCI and 1.3% for dementia. The most common cause of MCI/dementia was vascular (52.8%), followed by Alzheimer's disease (36.1%). CONCLUSION: These findings highlight the importance of vascular cognitive impairment in the epidemiology of dementia in Portugal and carry an important public health message regarding its prevention and management, possibly extending to other countries with a high-stroke burden.

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)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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