Short Trends and Associated Factors of Cognitive Impairment in a Population at High Cardiovascular Risk 
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: It has been proposed that some risk factors of cardiovascular disease (CVD) are associated with and contribute to the development of all cause of dementia. Our aim was to examine the short trends and associated factors of cognitive impairment among a eastern Chinese population at high risk of CVD. Methods: We used a convenience sampling strategy to select 7 subdistricts in Zhejiang province, which was a part of China Patient-Centered Evaluative Assessment of Cardiac Events (PEACE) project. Participants in 2018 (n=3089) and in 2020 (n=3082) at high risk of CVD in Zhejiang province with registry for the PEACE Project. Participants completed 3+ neuropsychological evaluations including of Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Hospital Anxiety and Depression Scale (HAD) tests. Age-, gender- standardized prevalence rates were calculated based on the sixth population census for population of China. Cox proportional hazards regression models to estimate hazard ratios (HR) for the associations between the risk for all-cause dementia. Trial registration number was NCT02536456.Results: There was an increase prevalence of dementia and MCI among the individuals at high risk of CVD between 2018 and 2020. It showed that older age, lower education levels, having a medical history of hypertension, stroke and diabetes, having the family history of hypertension, heavy drinking, depression, and obesity were associated with dementia, while female might be a protective factor for dementia.Conclusion: More population-based strategies should be focusing on modifiable risk factors of dementia, such as CVD risk factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».