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Enregistrement W3006303631 · doi:10.1097/wad.0000000000000373

Conversion of Mild Cognitive Impairment to Alzheimer Disease in Monolingual and Bilingual Patients

2020· article· en· W3006303631 sur OpenAlexaff
Matthias Berkes, Ellen Bialystok, Fergus I. M. Craik, Angela K. Troyer, Morris Freedman

Notice bibliographique

RevueAlzheimer Disease & Associated Disorders · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésMemory clinicCognitive reserveAlzheimer's diseaseCognitionAudiologyCognitive impairmentNeuroscience of multilingualismPsychologyDiseaseSignificant differenceMedical diagnosisMedicinePediatricsGerontologyPsychiatryClinical psychologyInternal medicineNeurosciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Conversion rates from mild cognitive impairment (MCI) to Alzheimer disease (AD) were examined considering bilingualism as a measure of cognitive reserve. METHODS: Older adult bilingual (n=75) and monolingual (n=83) patients attending a memory clinic who were diagnosed with MCI were evaluated for conversion to AD. Age of MCI and AD diagnoses and time to convert were recorded and compared across language groups. PATIENTS: Patients were consecutive patients diagnosed with MCI at a hospital memory clinic. RESULTS: Bilingual patients were diagnosed with MCI at a later age than monolingual patients (77.8 and 75.5 y, respectively), a difference that was significant in some analyses. However, bilingual patients converted faster from MCI to AD than monolingual patients (1.8 and 2.8 y, respectively) resulting in no language group difference in age of AD diagnosis. This relationship held after accounting for education, cognitive level, immigration status, and sex. DISCUSSION: The findings suggest that greater cognitive reserve as measured by language status leads to faster conversion between MCI and AD, all else being equal.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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