Sex differences in the prevalence of mild behavioral impairment: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Mild behavioral impairment (MBI) is an early indicator of dementia risk characterized by the later life onset of persistent changes in behaviour or personality. An under‐investigated feature of MBI is the difference in symptoms and risk based on sex. This systematic review and meta‐analysis investigates the differences in the prevalence of MBI domains based on sex. Method EMBASE, MEDLINE, PsycINFO and the grey literature were systematically searched for articles mentioning MBI. Participants with dementia were excluded. Abstracts and full‐text articles retrieved from the search were screened by two independent reviewers and included if sex‐specific prevalence data were reported. A standardized data extraction sheet was used for included articles, with data items for demographics, cognitive diagnosis, prevalence of females within each MBI domain, stratified by sex. There was insufficient evidence to look at gender. A random‐effects meta‐analysis was performed to combine the extracted data to identify pooled prevalence. Result A total of 5476 articles were retrieved from the initial search, and 3435 papers remained after deduplication. After full‐text screening, 35 papers were selected for data extraction. In normal cognition, four out of five MBI domains were more prevalent in males (decreased motivation, impulse dyscontrol, social inappropriateness and abnormal perception or thought content). In mild cognitive impairment (MCI), three out of five domains were more prevalent in males (decreased motivation, impulse dyscontrol, and abnormal perception or thought content). However, in the mixed cognitive category, four out of five domains were more prevalent in females (decreased motivation, emotional dysregulation, impulse dyscontrol and social inappropriateness (Table 1). Conclusion In this group of dementia‐free older adults, sex differences in prevalence of MBI domains varied by baseline cognitive status. Although the differences are not large, these findings raise interesting questions about sex‐specific trajectories of neuropsychiatric symptoms across the cognitive spectrum. This study highlights the need to explore differences in MBI by factors such as sex and gender.
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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 | 0,013 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».