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Enregistrement W3112058201 · doi:10.1002/alz.044957

Description of longitudinal cranial imaging and cognitive changes in the Strong Heart Study

2020· article· en· W3112058201 sur OpenAlexaboutno aff
Astrid M. Suchy‐Dicey, Steven P. Verney, Lonnie A. Nelson, Thomas J. Grabowski, Dedra Buchwald

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoston Naming TestDementiaHyperintensityWechsler Adult Intelligence ScaleMedicineMontreal Cognitive AssessmentTrail Making TestCognitionVerbal fluency testNeuropsychologyPsychologyAudiologyClinical psychologyPhysical therapyPsychiatryMagnetic resonance imagingInternal medicineDiseaseRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Little is known about cognitive impairment and dementia in American Indians, who are underrepresented in most studies of Alzheimer’s disease and related dementias. Method The Strong Heart Study recruited 4,549 American Indians aged 45‐75 from 3 major geographic regions in 1989‐1991. In 2010‐2013 and again in 2017‐2019, all eligible surviving participants were recruited for comprehensive cranial magnetic resonance imaging, cognitive, and clinical examinations. Neurological data collected included history of stroke and neurological symptoms. Cognitive data included Modified Mini Mental Status Examination, Weschler Adult Intelligence Scale, Controlled Word Association Test, California Verbal Learning Test, Wide Range Achievement Test, Montreal Cognitive Assessment, Craft Story Recall, Benson Figure Copy, Number Span test, Category Fluency, Trail Making test, Multilingual Naming Test, Functional Activities Questionnaire. Physical function tests included Short Physical Performance Battery, dynamometric grip strength, and Halstead finger tapping test. Mood and quality of life tests included Short Form 36 and Centers for Epidemiologic Studies Depression scale. Clinical examination included anthropometric measures, blood pressure, and basic blood and urine laboratory assays including serum glucose, lipids, creatinine, and albumin. Neuroradiologists blinded to clinical data examined MRI for vascular and structural findings, including presence and location of infarcts, hemorrhages, white matter hyperintensities, sulcal widening, ventricle enlargement, and volumetric estimates of hippocampus, parahippocampal gyrus, thalamus, and frontal lobe. Neuropsychologist panels adjudicated cognitive impairment and dementia by case review. Result This report describes the structure and methods used to collect these longitudinal data, including the cognitive examinations, the neuropsychological data cleaning, and the panel‐based case reviews. We also include basic epidemiologic description of the data, including changes in cranial imaging findings and cognitive and functional examinations between the two neurological examinations (approximate follow‐up time: 7 years). Conclusion This report adds to existing literature with the first longitudinal description of cranial imaging and cognitive testing data in American Indian elders, as well as the first cognitive measurements related to Alzheimer’s disease, in this population. These data may be used to estimate incidence and prevalence of vascular brain injury, structural atrophy, imaging markers related to Alzheimer’s disease, and cognitive function in this understudied population.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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