Disparities in Alzheimer Disease and Mild Cognitive Impairment Among Native Hawaiians and Pacific Islanders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies of racial differences in Alzheimer disease (AD) presentation have not included Native Hawaiians and Pacific Islanders (NHPI). OBJECTIVE: To explore the presentation of AD and mild cognitive impairment (MCI) in NHPI. METHOD: We conducted a retrospective review of patient records from Hawaii with a diagnosis of unspecified AD or MCI from September 2000 to September 2019. Variables of interest included age at diagnosis, gender, race, marital status, insurance, comorbidities, and scores on the Mini-Mental State Examination (MMSE) or the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). RESULTS: We reviewed the medical records of 598 patients, including 224 Asians, 202 Whites, 87 NHPI, and 85 Other. AD was more dominant than MCI across all of the groups, with the highest percentage in NHPI. Among the mean ages of diagnosis, NHPI were the youngest. Across all groups, a higher proportion of women than men had AD, with the highest female prevalence among NHPI. Hypertension, hyperlipidemia, and type II diabetes were highest among NHPI compared with the other groups. Of individuals with MMSE/MoCA scores, there were significant variations in scores by racial group. The mean MMSE/MoCA score was highest among Whites and lowest among NHPI. CONCLUSION: Compared with other racial groups, NHPI have a higher proportion of AD than MCI at diagnosis, are diagnosed at a younger age, have a higher female prevalence, have more comorbidities that may contribute to AD/MCI onset, and present with lower MMSE scores.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».