Mortality of Alzheimer’s Disease Patients: A 10-Year Follow-up Pilot Study in Shanghai
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying risk factors and mortality of individuals with Alzheimer's disease (AD) could have important implications for the clinical management of AD. OBJECTIVE: This pilot study aimed to examine the overall mortality of AD patients over a 10-year surveillance period in Shanghai, China. This study is an extension of our previous investigation on mortality of neurodegenerative diseases. METHODS: One hundred and thirty-two AD patients recruited from the memory clinics of two hospitals in Shanghai in 2007 were followed up until December 31, 2017 or death, representing a follow-up period of up to 10 years. Overall standardized mortality ratios (SMRs) were calculated, and predictors for survival at recruitment were estimated. RESULTS: Sixty-seven patients had died by December 31, 2017, and the SMR at 10 years of follow-up was 1.225 (95% confidence interval 0.944-1.563). Employing Cox's proportional hazard modeling, lower Mini-Mental State Examination score, and comorbid diabetes predicted poor survival in this cohort. CONCLUSION: This pilot study suggests a similar survival trend of patients with AD compared to the general population in Shanghai urban region. Poor cognitive status and comorbid diabetes had a negative impact on the survival of AD patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».