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Enregistrement W30079776 · doi:10.1080/10715762.2018.1506877

Intervju med Lena Halldenius, docent i praktisk filosofi vid Malmö högskola

2009· article· en· W30079776 sur OpenAlexaboutno aff
Magnus Jedenheim-Edling

Notice bibliographique

RevueTidskrift för politisk filosofi · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Educational Sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Kebangsaan Malaysia
Mots-clésArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ageing is associated with increased oxidative stress accompanied by cognitive decline. The aim of this study was to evaluate oxidative stress biomarkers and their possible relationship with cognitive performances during ageing among the Malay population. Approximately 160 healthy Malay adults aged between 28 and 79 years were recruited around Selangor and Klang Valley. Cognitive function was assessed by Montreal Cognitive Assessment (MoCA), forward digit span (FDS), backward digit span (BDS), digit symbol, Rey Auditory Verbal Learning Test immediate recalled [RAVLT(I)] and delayed recalled [RAVLT(D)], and visual reproduction immediate recalled (VR-I) and delayed recalled (VR-II). DNA damage, plasma protein carbonyl and malondialdehyde (MDA) levels were also determined. Cognitive function test showed significant lower scores of MoCA, BDS, RAVLT(I), RAVLT(D), digit symbol, VR-I, and VR-II in the older age group (60 years old) compared with the 30-, 40-, and 50-year-old group. The extent of DNA damage was sequential with age: 60 > 50 > 40 > 30, whereas protein carbonyl was higher in 40-, 50-, and 60-year-old groups compared with the youngest group (30 years old). However, the MDA level was observed unchanged in all age groups. Approximately 21.88% of the participants had cognitive impairment. Multiple logistic regression analysis revealed that DNA damage and protein carbonyl levels are predictors for cognitive impairment in healthy Malays. In conclusion, cognitive decline occurred in healthy adult Malay population at an early age of 30 years old with corresponding higher DNA damage and protein oxidation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,327 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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