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Enregistrement W3106764579 · doi:10.1186/s12877-020-01903-2

Mild behavioral impairment is related to frailty in non-dementia older adults: a cross-sectional study

2020· article· en· W3106764579 sur OpenAlexaffabout
Shaoyi Fan, Ximin Liang, Tianchan Yun, Zhong Pei, Bin Hu, Zahinoor Ismail, Zhimin Yang, Fuping Xu

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaGuangdong Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine
Mots-clésDementiaMedicineMontreal Cognitive AssessmentLogistic regressionOdds ratioGerontologyChecklistCross-sectional studyCognitionOddsPsychiatryInternal medicinePsychologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Frailty and cognitive decline are highly prevalent among older adults. However, the relationship between frailty and mild behavioral impairment (MBI), a dementia risk syndrome characterized by later-life emergence of persistent neuropsychiatric symptoms, has yet to be elucidated. We aimed to evaluate the associations between MBI and frailty in older adults without dementia. METHODS: In this cross-sectional study, a consecutive series of 137 older adults without dementia in the Anti-Aging Study, recruited from primary care clinics, were enrolled. Frailty was estimated using the Fried phenotype. MBI was evaluated by the Mild Behavioral Impairment Checklist (MBI-C) at a cut-off point of > 8. Cognition was assessed with the Chinese versions of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-BC) and Mini-mental State Examination (MMSE). Multivariable logistic regression was performed to estimate the relationship between MBI and objective cognition with frailty status. RESULTS: At baseline, 30.7% of the older adults had frailty and 18.2% had MBI (MBI+ status). Multivariable logistic regression analysis demonstrated that compared to those without MBI (MBI- status), MBI+ was more likely to have frailty (odds ratio [OR] = 7.44, 95% CI = 1.49-37.21, p = 0.02). Frailty and MBI were both significantly associated with both MMSE and MoCA-BC score (p < 0.05). CONCLUSIONS: Both frailty and MBI status were associated with higher odds of cognitive impairment. MBI was significantly associated with an increased risk of having frailty in the absence of dementia. This association merits further study to identify potential strategies for the early detection, prevention and therapeutic intervention of frailty.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations38
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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