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Enregistrement W4289109377 · doi:10.3390/brainsci12081021

Using Interaction between Cognitive and Motor Impairment for Risk Screening of Major Neurocognitive Disorders: Results of the EPIDOS Observational Cohort Study

2022· article· en· W4289109377 sur OpenAlexaff
Olivier Beauchet, Jacqueline Matskiv, Yves Rolland, Anne‐Marie Schott, Gilles Allali

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalJewish General Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésNeurocognitiveMedicineHazard ratioObservational studyCohortIncidence (geometry)Cohort studyPopulationCumulative incidenceCognitionCognitive impairmentCognitive declinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationDiseaseDementiaPsychiatryInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and purpose: Cognitive and motor impairments are risk factors of major neurocognitive disorders (MNCD). Inability to name the date and use of a walking aid and/or history of falls are two items which are surrogate measures of cognitive and motor impairments. This study aims to examine the association of inability to name the date (i.e., cognitive impairment), use of a walking aid and/or history of falls (i.e., motor impairment) and their combination with incident MNCD in community-dwelling older adults. Methods: A total of 709 participants (mean age 79.8 ± 3.7; 100% female) of the EPIDémiologie de l’OStéoporose (EPIDOS) study recruited in Toulouse (France) were selected for this study. EPIDOS is an observational population-based cohort study with a 7-year follow-up period for Toulouse participants. Inability to name the date and use of a walking aid and/or history of falls were collected at baseline. Incident MNCD and their type (i.e., Alzheimer’s disease (AD) and non-AD) were diagnosed at the end of the 7-year follow-up. Results: Overall incidence of MNCD was 29.1%. Cox regressions revealed that inability to name the date and its combination with use of a walking aid and/or history of falls was associated with a significant increased incidence of MNCD (hazard ratio (HR) = 1.10 with p = 0.003 and HR = 1.81 with p = 0.011, respectively) and AD (HR =1.13 with p = 0.003 and HR = 2.80 with p = 0.016, respectively). Conclusions: Increased incident MNCD was reported when inability to name the date and use of a walking aid and/or history of falls were combined, suggesting that this combination of items may be used for risk screening of MNCD in the older population, especially for incident AD.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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