Motoric cognitive risk syndrome and mortality: results from the EPIDOS cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Cognitive impairment, slow walking speed and motoric cognitive risk syndrome (MCR) have separately been associated with an increased risk for mortality in the short term. The aim of the study was to examine the association of MCR and its components [i.e. subjective cognitive complaint (SCC) and slow walking speed] with short-, medium- and long-term mortality in older community-dwellers. METHODS: In all, 3778 participants from the Epidémiologie de l'Ostéoporose (EPIDOS) study were selected. MCR was defined as the combination of slow walking speed and SCC in participants without major neurocognitive disorders. Deaths were prospectively recorded using mail, phone calls, questionnaires and/or the French national death registry at 5, 10, 15 and 19 (end of follow-up period) years. RESULTS: Over the follow-up of 19 years, 80.5% (n = 3043) participants died. Slow walking speed and MCR were associated with mortality [hazard ratio (HR) 1.20 with P = 0.004 for slow walking speed and HR = 1.26 with P = 0.002 for MCR at 10 years; HR = 1.27 with P ≤ 0.001 for slow walking speed and HR = 1.22 with P = 0.001 for MCR at 15 years; HR = 1.41 with P ≤ 0.001 at 19 years for slow walking speed and MCR]. There was no association between SCC and mortality. Kaplan-Meier distributions of mortality showed that participants with MCR and slow walking speed died earlier compared to healthy participants and those with SCC (P < 0.001). CONCLUSIONS: Slow walking speed and MCR were associated with an increased risk for mortality at the medium and long term, whereas no association was found with SCC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».