PREVALENCE OF METABOLIC COMORBIDITIES AMONG COGNITIVELY NORMAL AND IMPAIRED WHITE AND AFRICAN AMERICANS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assessing comorbidities associated with a MCI diagnosis is crucial for diagnostic accuracy and for understanding the role of comorbidities in cognitive decline. In this study of amnestic (aMCI) and non-amnestic (naMCI) MCI participants and persons with normal cognition (CN), we compared the prevalence of three primary comorbidities: Hypertension (HTN), Hyperlipidemia (HLD), and Diabetes Mellitus (DM) across African American and White populations using Chi-squares. Participant data (N = 9,342, 17% African American) were available through the National Alzheimer’s Coordinating Center and included: CN (n = 5,963; MOCA mean=27), aMCI (2,694; MOCA=22), and naMCI (685; MOCA=24) with diagnosis and data per their first Uniform Data Set (Version 3) visit. Significant differences in the distribution of HTN, HLD, and DM were found among the diagnostic groups for the total cohort and racial groups, separately; however, diagnostic differences across races were not always consistent. The relative rates of DM and HLD across the diagnostic groups for both races were generally similar, though higher percentages were seen in African Americans (25% of African Americans, 10% of Whites). As for HTN (52% of African Americans, 39% of Whites), however, the distributions differ across the diagnostic groups and race (%yes for diagnosis; White Americans: CN 35%, aMCI 47%, naMCI 44%; African Americans: CN 66%, aMCI 70%, naMCI 79%, p< 0.001). These findings highlight the importance of considering the contributions of both race and diagnosis when evaluating the role of comorbid factors and metabolic disorders in NC and MCI groups, in particular when considering blood pressure-related measures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».