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Enregistrement W4388330943 · doi:10.1101/2023.11.03.23297890

Distress symptoms of old age and mild cognitive impairment are two distinct dimensions in older adults without major depression: effects of adverse childhood experiences and negative life events

2023· preprint· en· W4388330943 sur OpenAlexaffabout
Vinh-Long Tran-Chi, Michaël Maes, Gallayaporn Nantachai, Solaphat Hemrungrojn, Marco Solmi, Chavit Tunvirachaisakul

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesThailand Science Research and InnovationFaculty of Medicine, Chulalongkorn UniversityChulalongkorn University
Mots-clésDepression (economics)DistressAnxietyCognitionNeuroticismPsychologyClinical psychologyMontreal Cognitive AssessmentAffect (linguistics)PsychiatryCognitive impairmentMedicinePersonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Studies in old adults showed bidirectional interconnections between amnestic mild cognitive impairment (aMCI) and affective symptoms and that adverse childhood experiences (ACE) may affect both factors. Nevertheless, these associations may be confined to older adults with clinical depression. Aims To delineate the relationship between clinical symptoms of aMCI and affective symptoms in older adults without major depression (MDD) or dysfunctions in activities of daily living (ADL). Methods This case-control study recruited 61 participants with aMCI (diagnosed using Petersen’s criteria) and 59 older adults without aMCI and excluded subjects with MDD and ADL dysfunctions. Results We uncovered 2 distinct dimensions, namely distress symptoms of old age (DSOA) comprising anxiety, depression, perceived stress and neuroticism scores, and mild cognitive dysfunctions (mCoDy) comprising episodic memory test scores, and the total Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores. A large part of the variance (37.9%) in DSOA scores was explained by ACE, negative life events (health and financial problems), a subjective feeling of cognitive decline, and education (all positively). While ACE and NLE have a highly significant impact on the DSOA, they are not associated with the mCoDy scores. Cluster analysis showed that the diagnosis of aMCI is overinclusive because some subjects with DSOA symptoms may be incorrectly classified as aMCI. Conclusions The clinical impact is that clinicians should carefully screen older adults for DSOA after excluding MDD. DSOA might be misinterpreted as aMCI.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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