Traumatic brain injuries among veterans and the risk of incident dementia: A systematic review & meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traumatic brain injuries (TBI) among military veterans are increasingly recognized as important causes of both short and long-term neuropsychological dysfunction. However, the association between TBI and the development of dementia is controversial. This systematic review and meta-analysis sought to quantify the risks of all-cause dementia including Alzheimer's diseases and related dementias (ADRD), and to explore whether the relationships are influenced by the severity and recurrence of head injuries. METHODS: Database searches of Medline, Embase, Ovid Healthstar, PubMed and PROSPERO were undertaken from inception to December 2020 and supplemented with grey literature searches without language restrictions. Observational cohort studies examining TBI and incident dementia among veterans were analysed using Dersimonian-Laird random-effects models. RESULTS: Thirteen cohort studies totalling over 7.1 million observations with veterans were included. TBI was associated with an increased risk of all-cause dementia (hazard ratio [HR] = 1.95, 95% confidence interval [CI]: 1.55-2.45), vascular dementia (HR = 2.02, 95% CI: 1.46-2.80), but not Alzheimer's disease (HR = 1.30, 95% CI: 0.88-1.91). Severe and penetrating injuries were associated with a higher risk of all-cause dementia (HR = 3.35, 95% CI: 2.47-4.55) than moderate injuries (HR = 2.82, 95% CI: 1.44-5.52) and mild injuries (HR = 1.91, 95% CI: 1.30-2.80). However, the dose-response relationship was attenuated when additional studies with sufficient data to classify trauma severity were included. CONCLUSION: TBI is a significant risk factor for incident all-cause dementia and vascular dementia. These results need to be interpreted cautiously in the presence of significant heterogeneity.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».