Prediction of Cognitive Status and 5-Year Survival Rate for Elderly with Cardiovascular Diseases: A Canadian Study of Health and Aging Secondary Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the important association between cardiovascular disease and cognitive decline, and their significant implications on frailty status, the contribution of neurocognitive frailty measure helping with the assessment of patient outcomes is dearly needed. OBJECTIVES: The present study examines the prognostic value of the Neurocognitive Frailty Index (NFI) in the elderly with cardiovascular disease. DESIGN: Secondary analysis of the Canadian Study of Health and Aging (CSHA) dataset was used for prediction of 5-year cognitive changes. SETTING: Community and institutional sample. PARTICIPANTS: Canadians aged 65 and over [Mean age: 80.4 years (SD=6.9; Range of 66-100)]. MEASUREMENT: Neurocognitive Frailty Index (NFI) and Modified Mini-Mental State (3MS) scores for cognitive functioning of all subjects at follow-up and mortality rate were measured. RESULTS: The NFI mean score was 9.63 (SD = 6.04) and ranged from 0 to 33. This study demonstrated that the NFI was significantly associated with cognitive changes for subjects with heart disease and this correlation was a stronger predictor than age. CONCLUSION: The clinical relevance of this study is that our result supports the prognostic utility of the NFI tool in treatment planning for those with modifiable cardiovascular disease risk factors in the development of dementia.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».