Function-based dementia severity assessment for vascular cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/PURPOSES: Unimpaired activities of daily living (ADL) is essential for the diagnosis of normal cognition and mild cognitive impairment. However, diagnosis according to this concept is difficult to apply to patients comorbid with motor dysfunction. We aim to use a novel ADL questionnaire for operationally diagnosing unimpaired ADL in vascular cognitive impairment with no dementia (VCIND). METHODS AND PARTICIPANTS: This was a retrospective cohort study with both cross-sectional and long-term follow-up analysis. Patients with cerebrovascular disease with normal cognition (CVDNC), VCIND, and vascular dementia (VaD) were analyzed. Cutoff scores for differentiating different stages of cognitive impairment were compared between the new History-based Artificial Intelligent ADL questionnaire (HAI-ADL) and other tools. RESULTS: A total of 596 individuals were analyzed, including 40 CVDNC, 167 VCIND, 218 mild, 119 moderate, and 52 severe-dementia patients. The cutoff scores for determining unimpaired ADL in VCIND were 8.5, 3.5, 5, 100, and 60 in HAI-ADL, CDR-SB, IADL, BI, and CASI, respectively. HAI-ADL had the highest correlations with CDR-SB and the CDR staging system compared to other tools. Four models of progression rates from CVDNC/VCIND to VaD revealed it was much higher in the group with HAI-ADL > 8.5 compared to those with HAI-ADL≦8.5 with odds ratios of 3.75, 3.66, 3.31, and 2.77, respectively. CONCLUSION: Our study showed that HAI-ADL provides an operational determinates unimpaired ADL which is necessary for the diagnosis of VCIND. The predictive value for progression to dementia was proved by a long-term follow-up analysis of the research cohort.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».