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Enregistrement W4390079054 · doi:10.1017/s135561772300526x

91 Agent Orange Exposure and Mild Cognitive Impairment in U.S. Vietnam Era Veterans

2023· article· en· W4390079054 sur OpenAlexaboutno aff
Rosemary Toomey, Carol E. Franz, Jeremy A. Elman, Ruth McKenzie, William S. Kremen, Michael J. Lyons

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaCognitive impairmentMedicineCognitionMontreal Cognitive AssessmentGerontologyDiseaseDemographyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: US forces used Agent Orange (AO) during the Vietnam War and continued to store/test it at other locations after the war. AO is a powerful herbicide including dioxin, a highly toxic ingredient classified as a human carcinogen. The National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine periodically review the literature on the health effects of AO exposure (AOE) and concluded in 2018 that there is sufficient evidence linking AO with a wide range of adverse health outcomes, including neurologic disorders (e.g., Parkinson’s disease). The VA has a list of medical disorders considered presumptive conditions related to AOE. More recently, AOE has been linked to a nearly double risk compared to those without AOE for receiving a dementia diagnosis. To our knowledge, no one has investigated the association of AOE to mild cognitive impairment (MCI), a condition thought to precede dementia. Participants and Methods: We examined men in three waves of the Vietnam Era Twin Study of Aging (VETSA). In wave 3, participants self-reported yes/no to the question of whether they ever had prolonged or serious AOE. MCI was diagnosed by the Jak-Bondi approach. Impairment was defined as 2+ tests within a cognitive domain that were more than 1.5 standard deviations below normative means after adjusting for premorbid cognitive ability. In mixed effects models, we tested the effect of AOE on MCI status. Models were adjusted for age, ethnicity, and non-independence within twin pairs. Results: In wave 3, 12.6% (230) of 1167 participants reported AOE. Those with AOE data had mean ages of 51.1 (wave 1), 56.0 (wave 2), and 61.4 (wave 3). Those with data on both AOE and MCI numbered 861 (wave 1), 900 (wave 2), 1121 (wave 3), and 766 had AOE and MCI at all waves. AOE was significantly related to wave 2 MCI (p < .001), but not to waves 1 and 3 MCI. AOE was significantly associated with the number of time points at which someone met criteria for MCI (p = .011). Analyses were conducted on six cognitive domains used to diagnose MCI, using available participants per wave. At all 3 waves, AOE was significantly associated with lower scores in processing speed (p = .003, p = .004, p = .005, respectively), working memory (p < .001, p = .002, p = .008) and nearly significant at all waves for executive dysfunction (p < .001, p < .001, p = .050). There were two other significant associations [wave 2 memory (p = .038), wave 3 fluency (p = .024)]. The semantic fluency cognitive domain was unrelated to AOE in all waves. Conclusions: AOE was consistently associated with lower processing speed, working memory, and executive dysfunction in males ages 51-61. It was also associated with the number of time points at which one met criteria for MCI in that age range, and with MCI in the mid-fifties. Findings support the idea of a risk for greater cognitive decline in those exposed to AO earlier in their lives, and with a risk for developing MCI.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,634

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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'admission1
Résumé présentoui

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