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Enregistrement W4312086149 · doi:10.1002/alz.067604

The association of multimorbidity and neuropsychological test scores in Canadian cohorts recruited in 1991 and 2015

2022· article· en· W4312086149 sur OpenAlexaffabout
Juan‐Camilo Vargas‐González, Vladimir Hachinski, Mark Speechley, Mark Daley, Jason Mulimba Were, Ishor Sharma, Saverio Stranges

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfoundingCognitionDementiaNeuropsychologyMedicineProspective cohort studyPsychologyClinical psychologyDemographyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Multimorbidity is associated with cognitive decline. Little information exists regarding whether the relationship between multimorbidity and cognitive decline has changed over the last few decades. Objective To compare estimates of the association between multimorbidity (MM) and performance on cognitive tests in two prospective cohorts of Canadian community‐dwelling older adults recruited 24 years apart. Method We analyzed the two datasets separately, including participants ≥65 years from both baseline and first follow‐up of the Canadian Study of Health and Aging (CSHA, 1991 – 2001; first follow up in 1996) and the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA, 2015 – ongoing; first follow up in 2018). We excluded participants with baseline dementia. In both cohorts, we defined MM as two or more conditions from a list of 14. The neuropsychological tests were Animal Naming Test (ANT) and the Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVL) for both cohorts. Tests of frontal function were the Digit Symbol Substitution Test (DSST) in the CSHA and the Mental Alternation Task (MAT) in the CLSA. We performed multilevel linear modelling. We controlled for confounders, which were detected using a Directed Acyclic Graph. Result We included 497 participants from the CSHA and 9308 from the CLSA. The mean age was 78.0 in the CSHA and 72.0 in the CLSA, and male accounted for 36.4% in the CSHA and 50.2 in the CLSA. Mean MM was 2.1 in both cohorts, with a higher prevalence of MM in women (CSHA 63.9%; CLSA 64.2%) than in men (CSHA 55.8%; CLSA 59.5%). When comparing both cohorts, we found that baseline MM was not associated with changes in the Z‐scores for the ANT (CSHA: 0.16, CI95: ‐0.014 to 0.34; CLSA: ‐0.002, CI95: ‐0.044 to 0.04), RAVL delayed recall (CSHA ‐0.033, CI95: ‐0.23 to 0.16; CLSA: 0.031, IC95: ‐0.013 to 0.074), or DSST in CSHA (0.1, CI95: ‐0.084 to 0.29) / MAT in CLSA (0.008, CI95: ‐0.035 to 0.052). Conclusion We did not find differences in Z‐scores changes over 5 years follow up in the CSHA and 3 years follow up in the CLSA, for three neuropsychological tests among Canadians ≥65 years recruited over two decades apart.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations0
Publié2022
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