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Enregistrement W4307907984 · doi:10.1016/j.arr.2022.101772

Do informant-reported subjective cognitive complaints predict progression to mild cognitive impairment and dementia better than self-reported complaints in old adults? A meta-analytical study

2022· review· en· W4307907984 sur OpenAlexaff
Lucía Pérez‐Blanco, Alba Felpete, Scott B. Patten, Sabela C. Mallo, Arturo X. Pereiro, María Campos‐Magdaleno, Onésimo Juncos‐Rabadán

Notice bibliographique

RevueAgeing Research Reviews · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónFederación Española de Enfermedades RarasConsellería de Cultura, Educación e Ordenación Universitaria, Xunta de GaliciaMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésDementiaCognitionPsychologyCognitive declineClinical psychologyMeta-analysisCognitive impairmentRisk factorGerontologyMedicinePsychiatryInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Subjective cognitive complaints (SCCs) are considered a risk factor for objective cognitive decline and conversion to dementia. The aim of this study was to determine whether self-reported or informant-reported SCCs best predict progression to mild cognitive impairment (MCI) and/or dementia. METHODS: We reviewed prospective longitudinal studies of Cognitively Unimpaired (CU) older adults with self-reported and informant-reported SCCs at baseline, assessed by questions or questionnaires that considered the transition to MCI and/or dementia. A random-effects meta-analysis was performed to obtain pooled estimates and 95% CIs. RESULTS: Both self-reported and informant-reported SCCs are associated with an elevated risk of transition from CU to MCI and/or dementia. The association appears stronger and more robust for informant-reported data [1.38, with a 95% CI of 1.16 -1.64, p < 0.001] than for self-reported data [1.27 (95% CI 1.06 - 1.534, p = 0.011]. CONCLUSIONS: Our results suggest that corroborated information from one informant could provide important details for distinguishing between normal aging and clinical states.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,031
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,241
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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