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Enregistrement W4205682454 · doi:10.1002/alz.052756

Mild behavioral impairment: Prevalence, clinical profile, and prognosis in a memory clinic cohort in Singapore

2021· article· en· W4205682454 sur OpenAlexaff
Cheuk Ni Kan, Jemellee Cano, Victoria Chan, Zahinoor Ismail, Xuhao Zhao, Christopher Chen, Xin Xu

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaClinical Dementia RatingCohortMemory clinicNeuropsychologyCognitionMedicineCohort studyDiseaseInternal medicinePsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Mild behavioral impairment (MBI) is characterized as later‐life emergent and persistent neuropsychiatric symptoms (NPS) that are suggestive of early manifestations of Alzheimer’s Disease (AD) and dementia. This study aims to investigate the prevalence, clinical correlates, cognitive trajectories, and dementia risk of MBI in a clinical cohort. Method In a Singaporean longitudinal cohort, 309 dementia‐free participants (mean age=71.6 [SD=7.8], 52% females) underwent annual neuropsychological, neuropsychiatric, and clinical assessments for up to four years. The diagnosis of MBI was ascertained using neuropsychiatric inventory assessments at two time‐points. Global and domain‐specific cognitive Z‐scores were calculated from a comprehensive neuropsychological battery, and Clinical Dementia Rating sum‐of‐boxes (CDR‐SoB) scores were used to assess disease progression. Result A total of 72 (23.3%) participants had MBI. Cross‐sectionally, MBI patients performed poorer in global cognition (β=‐0.27 [‐0.51–0.03], p=0.026), particularly in memory (β=‐0.56 [‐0.79–0.33], p<0.001), executive function (β=‐0.33 [‐0.62–0.03], p=0.030), and visuomotor speed (β=‐0.20 [‐0.39–0.02], p=0.031) domains. On follow‐up, MBI patients showed faster decline in global cognition (β=‐0.19 [‐0.27–0.11], p<0.001) (Fig. 1) and faster increment in CDR‐SoB (β=0.96 [0.74‐1.19], p<0.001) (Fig. 2) as compared to non‐MBI elderly, regardless of cognitive status. On follow‐up, 40.3% (n=29) of MBI patients progressed to dementia, compared with 8% (n=19) of non‐MBI elderly. MBI diagnosis was associated with a significantly higher risk of dementia (Hazard Ratio=6.28 [3.51‐11.23], p<0.001) (Fig. 3). Conclusion MBI may be an early neurobehavioral marker of cognitive decline leading to dementia. Incorporating MBI evaluations into clinical assessments may identify high risk patients for dementia who may benefit from intervention.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,328 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
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