Association between Cardiovascular Diseases and Dementia among various age groups: A Population-Based Cohort Study in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The link between cardiovascular (CV) risk factors or diseases and dementia is documented. There is conflicting evidence whether age moderates the association. We need to study this gap so that research and clinical initiatives target appropriate age groups. A cohort of 320,630 adult patients without dementia was built using Quebec healthcare databases (1998–2010). The CV risk factors were hypertension, diabetes and dyslipidemia, while diseases included stroke, myocardial infarction (MI), chronic heart failure (HF), and atrial fibrillation (AF). Dementia risk and CV risk factors or diseases were assessed using incidence rate ratios and Cox regression across age groups. The cohort presented by mainly female sex (67.7%) and mean age of 74.1 years. Incident rate of dementia increased with age, ranging from 4.1 to 93.5 per 1,000 person-years. Diabetes, stroke, HF and AF were significantly associated with dementia risk, hazard ratios ranged from 1.08 to 3.54. The strength of association decreased in advanced age for diabetes, stroke and HF. The results suggest that prevention of diabetes, stroke, HF and AF are crucial to mitigate dementia risk. The pathophysiology of dementia in younger and older populations seems to differ, with less impact of CV risk factors in advanced age.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».