THE ROLE OF FRAILTY IN DEMENTIA EXPRESSION: EVIDENCE FROM CLINICAL-PATHOLOGIC COHORT STUDIES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A growing body of evidence suggests that pathological features of dementia are diverse and don’t wholly explain variability in dementia incidence. Objective: discuss the role of frailty in dementia expression using evidence from clinical-pathologic cohort studies. Methods: Cross-sectional relationships between neuropathology (Braak, CERAD staging), frailty (frailty index at last study visit before death), and dementia diagnosis at death were performed using data from the Rush Memory and Aging Project (MAP) and the Cambridge City Over 75s Cohort study (CC75C). Results: Participants were 89.7±6.2 and 92.2±4.5 years in MAP (n=451) and CC75C (n=177) and mostly female (69.4-70.1%). Most had dementia (52.8%-59.3%). Frailty was normally distributed (mean FI0.42±0.18 in MAP and 0.34±0.16 in CC75C). Frailty was associated with dementia in MAP (OR=1.88, p<0.001) and CC75C (OR=1.30, p=0.03) after controlling for age, sex, time to death, and neuropathology. Longitudinal analysis is in progress. Frailty appears to play a meaningful role in dementia expression.
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 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 | 0,019 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».