Prediction of cognitive status and 5‐year survival for elderly with diabetes by using the Neurocognitive Frailty Index (NFI)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Type 2 diabetes mellitus has been shown to be associated to cognitive decline and an increased risk of mild cognitive impairment and dementia in elderly persons (Biessels et al., 2014). The aim of this research was to determine whether the Neurocognitive Frailty Index (NFI, Pakzad et al., 2017) could help to predict cognitive changes in elderly people with diabetes. Method Participants in this study were drawn from waves 1 (1991 to 1992) and 2 (1996 to 1997) of the Canadian Study of Health and Aging (CSHA) for prediction of 5‐year cognitive changes in those who received a consensus diagnosis of no cognitive impairment (NCI) or cognitive impairment but not dementia (CIND) in wave 1 (n = 997). The CIND category was contained to individuals whose level of cognitive impairment was measured to be greater than the NCI group but less than the dementia group. NFI was defined as a combined score of 41 physical and mental components (in 8 cognitive domains) as they were available in the dataset (NFI has 42 components but we withdraw diabetes). Cognitive score (measured by 3MS) at follow‐up, and mortality were outcome. Result Mean NFI and standard deviation was 9.7±6.22 in people without diabetes, 11.71±5.42 in people with diabetes and 9.36±5.30 in people with diabetes but are using treatment. Multiple linear regression indicated that NFI score is significantly associated to cognitive status (3MS at follow‐up, p<0.05), however, diabetes did not show any significant association to predict this outcome. CHAID decision tree analysis stratified NFI scores into five categories, while proportional hazards analysis adjusted for age, gender and education indicated that NFI was more correlated to survival than age and had a dose‐response effect in relation to survival. Those with diabetes had a higher probability of death compared to those without (p<0.05). Conclusion NFI was significantly associated with cognitive changes for the elderly in those with and without diabetes. Given that the NFI is proving to be a valuable tool to assess the risk of developing dementia, further investigation is needed to clarify which modifiable risk factors may help reduce the risk of cognitive decline.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».