Incidence and risk factors associated with progression to mild cognitive impairment among middle aged and older adults.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We performed this longitudinal 2-year follow-up study to determine the incidence and risk factors associated with MCI in middle-aged and older adults. SUBJECTS AND METHODS: This community-based longitudinal study was conducted in adults aged ≥ 50 years with normal cognitive function in Shanghai community, China, over a period of two years. Information about the socio-demographic, behavioral, anthropometric, and biochemical parameters was obtained at the baseline and cognitive function was assessed at the end of the follow-up period using the Montreal cognitive assessment tool. RESULTS: A total of 985 participants aged ≥ 50 years were included in the analysis. Incidence of MCI during the 2-year follow-up period among the study participants was 26.7% (95% CI: 24.0%-29.6%). Participants with lower level of education [primary - adjusted RR=2.79 (95% CI: 1.38-5.64 and secondary - adjusted RR=1.62 (95% CI: 1.17-2.24)], with history of cerebral infarction (adjusted RR=1.49; 95% CI: 1.05-2.12), history of cerebral hemorrhage (adjusted RR=3.20; 95% CI: 1.22-8.40) were found to have significantly higher risk of MCI. Regular tea consumption was associated with significantly reduced risk of MCI development (adjusted RR=0.69; 95% CI: 0.49-0.96). CONCLUSIONS: Our study found that one in four participants developed MCI during the 2-year follow-up period. Lower educational level, history of cerebral infarction, cerebral hemorrhage and tea consumption were significant determinants of MCI incidence. The target groups identified in this study should be closely monitored with regular follow-up investigations for early diagnosis and appropriate management of the condition.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».