Emergency Room Evaluation and Recommendations and Risk Screening of Incident Major Neurocognitive Disorders in Older Females: Results of an Observational Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background “Emergency Room Evaluation and Recommendations” (ER2) risk levels (i.e., low, moderate and high) may be used to screen for major neurocognitive disorders (MNCD) in older emergency department users, as a high ER2 risk level is associated with MNCD diagnosis. This study aims to examine the association of ER2 risk levels with incident MNCD in community-dwelling older adults. Methods A total of 709 participants of the EPIDémiologie de l’OStéoporose (EPIDOS) study—an observational population-based cohort study—were recruited in Toulouse (France). ER2 low, moderate and high risk levels were determined at baseline. Incident MNCD and their type (i.e., Alzheimer’s disease (AD) vs. non-AD) were diagnosed after a 7-year follow-up period. Results The overall incidence of MNCD was 29.1%. A low ER2 risk level was associated with low incidence of MNCD [Hazard ratio (HR) = 0.71 with P = 0.018] and AD (HR = 0.56 with P = 0.003), whereas a high risk level, both individually and when combined with a moderate risk level, was associated with high incidence of MNCD (HR ≥ 1.40 with P ≤0.018) and AD (HR ≥ 1.80 with P ≤ 0.003). No association was found with incident non-AD. Conclusion ER2 risk levels were positively associated with incident MNCD in EPIDOS participants, suggesting that ER2 may be used for risk screening of MNCD in the older population.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».