Prevalence and Risk Factors of Brain Infarcts and Associations With Cognitive Performance in Tenants of Marginal Housing
Notice bibliographique
Résumé
Background Homeless and vulnerably housed individuals are at increased risk for multimorbidity compared with the general population. We assessed prevalence of brain infarcts on neuroimaging and associations with vascular risk factors and cognitive performance in a prospective study of residents living in marginal housing. Methods and Results Two hundred twenty‐eight participants underwent structured clinical interviews, targeted clinical, laboratory, and neuropsychological assessments, and magnetic resonance imaging with T 1 , T 2 ‐fluid‐attenuated inversion recovery and susceptibility‐weighted images. Subjects underwent cognitive testing to assess premorbid IQ , verbal learning and memory, inhibition, sustained attention, mental flexibility, and decision making. In this sample (mean age 44.0 years [ SD 9.4], 77% male), prevalence of conventional vascular risk factors was lower than in the general population apart from tobacco use (94%). Ten‐year Framingham risk for any cardiovascular event was 11.4%±9.2%. Brain infarcts were present in 25/228 (11%). All were ischemic (40% cortical, 56% lacunar, 4% both). Participants with infarcts were older than those without (48.9±9.4 versus 43.4±9.2, P =0.006). In a multivariable regression analysis, only age remained a significant predictor of brain infarcts (odds ratio 1.08, 95% CI 1.02–1.14, P =0.004). After controlling for age and education, the presence of infarct was a significant predictor of impaired decision making on the Iowa Gambling Task of decision making (β −28.2, 95% CI −42.7 to −14.1, P <0.001). Conclusions Prevalence of infarcts on neuroimaging in this disadvantaged, community‐dwelling cohort was much higher than expected for age and was associated with impaired decision making. Further research is needed to identify individuals at highest risk who may benefit from targeted preventative strategies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».