Novel Indices of Cognitive Impairment and Incident Cardiovascular Outcomes in the REWIND Trial
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Low cognitive scores are risk factors for cardiovascular outcomes. Whether this relationship is stronger using novel cognitive indices is unknown. METHODS: Participants in the Researching Cardiovascular Events with a Weekly Incretin in Diabetes (REWIND) trial who completed both the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score and Digit Substitution Test (DSST) at baseline (N = 8772) were included. These scores were used to identify participants with baseline substantive cognitive impairment (SCI), defined as a baseline score on either the MoCA or DSST ≥ 1.5 SD below either score's country-specific mean, or SCI-GM, which was based on a composite index of both scores calculated as their geometric mean (GM), and defined as a score that was ≥ 1.5 SD below their country's average GM. Relationships between these measures and incident major adverse cardiovascular events (MACE), and either stroke or death were analyzed. RESULTS: Compared with 7867 (89.7%) unaffected participants, the 905 (10.3%) participants with baseline SCI had a higher incidence of MACE (unadjusted hazard ratio [HR] 1.34; 95% CI 1.11, 1.62; P = 0.003), and stroke or death (unadjusted HR 1.60; 95% CI 1.33, 1.91; P < 0.001). Stronger relationships were noted for SCI-GM and MACE (unadjusted HR 1.61; 95% CI 1.28, 2.01; P < 0.001), and stroke or death (unadjusted HR 1.85; 95% CI 1.50, 2.30; P < 0.001). For SCI-GM but not SCI, all these relationships remained significant in models that adjusted for up to 10 SCI risk factors. CONCLUSION: Country-standardized SCI-GM was a strong independent predictor of cardiovascular events in people with type 2 diabetes in the REWIND trial.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».