Frailty, Cognitive Impairment, and Incident Major Neurocognitive Disorders: Results of the NuAge Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is associated with an increased risk of major neurocognitive disorders (MNCD). OBJECTIVE: This study aims to compare the Fried physical model and the CARE deficit accumulation model for their association with incident major neurocognitive disorders (MNCD), and to examine how the addition of cognitive impairment to these frailty models impacts the incidence in community-dwelling older adults. METHODS: A subset of community dwellers (n = 1,259) who participated in the "Quebec Longitudinal Study on Nutrition and Successful Aging" (NuAge) were selected in this Elderly population-based observational cohort study with 3 years of follow-up. Fried and CARE frailty stratifications into robust, pre-frail and frail groups were performed using the NuAge baseline assessment. Incident MNCD (i.e., Modified Mini Mental State (3MS) score < 79/100 and Instrumental Activity Daily Living (IADL) score < 6/8) were collected each year over a 3-year follow-up period. RESULTS: A greater association with incident MNCD of the CARE frail state was observed with an increased predictive value when combined with cognitive impairment in comparison to Fried's one, the highest incidences being observed using the robust state as the reference. Results with the Fried frail state were more heterogenous, with no association with the frail state alone, whereas cognitive impairment alone showed the highest significant incidence. CONCLUSION: The association of the CARE frail state with cognitive impairment increased the predictive value of MNCD, suggesting that the CARE frailty model may be of clinical interest when screening MCND in the elderly population.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».