Abstract 25: Mild Cognitive Impairment the New Risk Factor for Stroke?
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Hypertension, prediabetes and type 2 diabetes are major risk factors for stroke, particularly among elderly African Americans (AAs). However, whether there are racial differences in the characteristics of patients with mild cognitive impairment (MCI) are unknown. The purpose of this study is to explore racial differences in MCI, blood pressure and glucose levels among older AAs and White Americans (WAs). Methods: We recruited 79 free living older adults (>65 years) (40 AAs and 39 WAs). Cognitive impairment was measured using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). We defined MCI as MoCA score between 18-26. In addition, systolic and diastolic blood pressure and hemoglobin A1C (A1C) were obtained in each participant. Results: The mean age of our group was 71.4±5.0 years and body mass index 29.1±5.9 kg/m 2 . The AAs were younger than WAs (70.3±5.1 vs. 72.4±4.7 years, p=0.06), there were no difference in body mass index (29.1±5.9 vs 27.7±5.4kg/m 2 , p=0.26). We found racial differences in MCI between our AA and WA participants. The AAs in our group had significantly lower MoCA scores compared to WAs (21±4.3 vs 25.5±3.2, p=0.0004). In addition, the systolic blood pressure (137.4±17.1 vs.128.25±14.9 mmHg, p=0.01) and diastolic blood pressure (77.3±10.8 vs.72.9±9 mmHg, p=0.05) were statistically higher in our AAs compared to WAs. Finally, the A1C was statistically higher in our AA vs. WA participants (5.8±0.4 vs. 5.5±0.29%, p=0.001). Conclusions: Our pilot data clearly demonstrates racial differences in MCI. Our study confirms that AAs with MCI are younger, have higher blood pressure and A1C levels when compared to WAs. Therefore, future studies are warranted to determine whether treatment of blood pressure and dysglycemia can reverse MCI in older AAs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».