Cardiovascular risk in subjects over 55 years of age and cognitive performance after five years. NEDICES2-RISK study. Study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairment and dementia have a high prevalence among the elderly and cause significant socio-economic impact. Any progress in their prevention can benefit millions of people. Current data indicate that cardiovascular risk (CVR) factors increase the risk of developing cognitive impairment and dementia. Using models to calculate CVR specific for the Spanish population can be useful for estimating the risk of cognitive deterioration since research on this topic is limited and predicting this risk is mainly based on outcomes in the Anglo-Saxon population. The aim of this study is to assess the relationship between CVR in the Spanish population, as calculated using the FRESCO (Función de Riesgo Española de acontecimientos Coronarios y Otros) and REGICOR (Registre Gironí del Cor) CVR tables, and the change in cognitive performance at a 5-year follow-up. METHODS: Design: Observational, analytic, prospective cohort study, with a 5-year follow-up. Ambit: Population. Population: Subjects 55 to 74 years of age, included in the NEDICES2 (2014-2017) cohort, who did not present dementia and had undergone the neuropsychological evaluation (N = 962). Variables: Exposure factors (CVR factors and estimated risk according to the CVR predictors by REGICOR and FRESCO), dependent variables (change in the score of the brief neuropsychological test in the study NEDICES2 five years after the first evaluation), and clinical and socio-demographic variables. Statistical analysis: Analysis of data quality. Descriptive analysis: socio-demographic and clinical variables of subjects. Bivariate analysis: relationship between basal CVR and change in neuropsychological tests. Multivariate analysis: relationship between basal CVR and change in neuropsychological tests adjusted by co-variables. Analysis and comparison of the reliable change in independent samples. DISCUSSION: The Spanish population can benefit from determining if individuals with high CVR, which is commonly detected in usual clinical practice, will present decreased cognitive performance compared to subjects with lower CVR. This study can affect how to address CVR factors and the design of effective prevention strategies for cognitive deterioration. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov, NCT03925844.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».