Modelling the impact of social isolation on the rate of cognitive decline of dementia patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The current study looked to model the impact of social isolation (SI), using marital status as a proxy, on the rate of cognitive decline of dementia patients. It was hypothesised that patients with higher levels of SI (whose marital statuses reflected less socially connected living conditions) would exhibit steeper rates of cognitive decline over time than patients with lower levels of SI, and patients with higher levels of SI would have lower intercept cognitive scores compared to patients with lower levels of SI. Method Patient demographic, diagnosis, cognitive assessment (Mini‐Mental State Examination [MMSE]/Montreal Cognitive Assessment [MoCA]) and marital status data were collated from electronic health records. Linear mixed‐effects models were used to explore the main effects and interaction effects of SI on the rate of cognitive decline of 4,137 patients from date of diagnosis to up to five years after (17,131 total observations). Result Comparisons for the MMSE and MoCA models showed the main effect models significantly outperformed null models testing the fixed effect of only diagnosis duration. The models revealed a similar rate of cognitive decline across all marital statuses. Excluding divorced patients, average intercept scores for less isolated marital statuses (married, civil‐partnership cohabiting) were higher than more isolated marital statuses (single, separated, widowed) for the MMSE models, but not the MoCA models. Interestingly, divorced patients had the highest average intercept scores in both the MMSE and MoCA models. Conclusion Future research should look to develop the SI proxy using data from the COVID‐19 pandemic to explore the implications of isolation through enforced social restrictions on cognitive decline in dementia patients.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».