The prevalence of mild cognitive impairment by aspects of social isolation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study describes the prevalence of mild cognitive impairment (MCI) across different aspects of social isolation among adults 65 years or older. METHODS: In this cross-sectional study, we utilized the Wave 3 data from the National Social Life, Health, and Aging Project (NSHAP). MCI was defined as a Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score less than 23. Prevalence of MCI was calculated for above and below average social disconnectedness (SD), perceived isolation (PI), and demographic variables age, gender, race/ethnicity, education, and household income. RESULTS: The overall prevalence [and 95% confidence interval] of MCI was 27.5% [25.5-29.6]. The high prevalence of MCI was found in those who had above average SD (32.0% [29.1-34.9]), above average PI (33.3% [29.7-36.8]), were older in age (43.1% [38.9-47.3]), male (28.7% [25.9-31.5]), Black (61.1% [52.5-69.6]), had less than a high school education (66.3% [58.9-73.8]), or were in the lowest income group (46.2% [39.7-52.7]). Those with above average SD or PI had a higher prevalence of MCI in almost all demographics, compared to those with below average SD or PI. Those who were Black or African American or had less than a high school education did not have a greater prevalence of MCI when SD was above average. DISCUSSION: This current study adds to the body of literature that links SD and PI to MCI and sheds light on the possible existing socio-demographic disparities. Groups with greater than average SD or PI tend to have a higher prevalence of MCI. Further studies are needed to establish a causal association of SD and PI with MCI.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».