Predictors of Conversion to Dementia in Patients With Mild Cognitive Impairment: The Role of Low Body Temperature
Notice bibliographique
Résumé
Background: Subjects with mild cognitive impairment (MCI) can progress to dementia. Studies have shown that neuropsychological tests, biological or radiological markers individually or in combination have helped to determine the risk of conversion from MCI to dementia. These techniques are complex and expensive, and clinical risk factors were not considered in these studies. This study examined demographic, lifestyle and clinical factors including low body temperature that may play a role in the conversion of MCI to dementia in elderly patients. Methods: In this retrospective study, a chart review was conducted on patients aged 61 to 103 years who were seen at the University of Alberta Hospital. Information on onset of MCI and demographic, social, and lifestyle factors, family history of dementia and clinical factors, and current medications at baseline was collected from patient charts on an electronic database. The conversion from MCI to dementia within 5.5 years was also determined. Logistic regression analysis was conducted to identify the baseline factors associated with conversion from MCI to dementia. Results: The prevalence of MCI at baseline was 25.6% (335/1,330). During the 5.5 years follow-up period, 43% (143/335) of the subjects converted to dementia from MCI. The factors that were significantly associated with conversion from MCI to dementia were family history of dementia (odds ratio (OR): 2.78, 95% confidence interval (CI): 1.56 - 4.95, P = 0.001), Montreal cognitive assessment (MoCA) score (OR: 0.91, 95% CI: 0.85 - 0.97, P = 0.01), and low body temperature (below 36 °C) (OR: 10.01, 95% CI: 3.59 - 27.88, P < 0.001). Conclusion: In addition to family history of dementia and MoCA, low body temperature was shown to be associated with the conversion from MCI to dementia. This study would help clinicians to identify patients with MCI who are at highest risk of conversion to dementia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».