Depression, diabetes and change in cognitive functioning: results from the Canadian Longitudinal study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Individuals who ultimately receive a diagnosis of dementia typically have an observable accelerated cognitive decline (ACD) many years prior to diagnosis. Depression in combination with diabetes is an emerging risk factor that is associated with cognitive problems. Using data from the Canadian Longitudinal Study on Aging, the objective of the present study was to investigate the longitudinal association between depression, diabetes, and cognitive decline in an elderly cohort. Methods Baseline and follow-up data from a population-based study in Canada were used. The sample consisted of 18161 adults between 45 and 85 years of age without diabetes. Cognitive functioning was assessed at baseline and after 4 years using six measures: the Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT), the Mental Alternation Test (MAT), the Animal Fluency Test (AF), the Controlled Oral Word Association Test (COWAT), the Stroop Test, and the Prospective Memory Test. Depression was assessed using the CES-D10. Regression analysis was conducted to evaluate interactions between depression, diabetes and cognitive decline. Results The mean age of participants was 61 years. Participants with a comorbidity of depression and diabetes had an accelerated cognitive decline (g-factor) compared to those with depression without diabetes and those with diabetes without depression (regression coefficients ß=-0.145 (0.036), ß=-0.076 (0.011), and ß=-0.053 (0.021), respectively). Conclusions This study suggests that depression and diabetes might increase the risk of cognitive decline in a synergistic way.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».