Mediator Role of Frailty and Biological Deficits in Dementia Prognosis—Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Dementia is increasing worldwide. This study aimed to examine the impact of comorbidity burden and frailty on dementia prognosis in patients with dementia. Materials and Methods: This retrospective cohort study was conducted with 47 patients with dementia who were followed for up to two years. The Modified Charlson Comorbidity Index (MCCI), Mini-Mental State Examination (MMSE-E), and Edmonton Fragility Scale were used besides laboratory and clinical findings. Results: The mean age of the 47 patients was 78.77 ± 12.44 years. During the follow-up period, MMSE-E scores were observed to improve in 50% of the patients. Initial MMSE-E scores were found to be lowest in men and patients with coronary artery disease or depression, while final MMSE-E scores were observed to be lowest in patients with depression and low vitamin B12 or vitamin D levels. The rates of decrease in MMSE-E scores in non-, moderately and severely frail patients were 21.4%, 55.6%, and 70.6%, respectively. There was a moderate negative correlation between MMSE-E scores and both comorbidity burden and frailty scores. The mediation analysis revealed that frailty was a complete mediator, and that comorbidity burden led to an increase in frailty and a decrease in MMSE-E scores. During the follow-up period, patients with moderate frailty, hypertension, diabetes mellitus, alcohol and tobacco use, low B12 levels, or hypothyroidism showed an increased risk of decrease in cognitive functions. Conclusions: There was a significant association between dementia prognosis and both frailty and biological deficits. We recommend the adoption of a syndemic approach in the follow-up of dementia, as we believe that the prevention of frailty and associated biological deficits will contribute to slowing dementia’s clinical course.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».