Age-Related Development During Predictors and Clinical Neurodiagnostic Criteria of Cognitive Impairment in the General Medical Network
Notice bibliographique
Résumé
Background: prevalence, severity and heterogeneity of cognitive impairment in elderlies along with limited therapy options determine the relevance of the problem of timely diagnostics of cognitive disfunction. The purpose of this study is to identify a combination of the most informative patterns that allow a differentiated approach to the diagnosis of age-related cognitive impairment. Patients and methods: 213 patients were examined (99 patients 50–65 years old, 114 patients over 65 years of age) of “Federal Centre for High Medical Technologies” of Russian Ministry of Health (Kaliningrad). All patients complained for impaired mental performance, memory and attention. A neuropsychologic testing was conducted using next scales: Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), Multidimensional Fatigue Inventory (MFI-20) and additional cognitive impairment tests. For statistical analysis, machine learning algorithms, Python programming language, and Pandas and SciPy libraries were used. Results: for patients in the 50–65 age category, high relevance was found for executive dysfunction, decreased attention span, fatigue, anxiety, and endocrine system disorders. For patients over 65 years of age, significant features were semantic aphasia, perceptual and memory impairment, hyperlipidemia, history of ischemic stroke, and obesity. A significant negative correlation for the age index was found with the parameters of depression and anxiety; a positive correlation was found with the index of physical asthenia, disorders of perception, memory and semantic processing of information. Conclusion: the results demonstrate prevalence of cognitive dysfunctions in elderly patients. The tests assessing visual perception and semantic information processing can be of interest in early degenerative cognitive impairments diagnosis in elderly age. Discriminant analysis of a wide range of age-related variables will allow to make more effective aging trajectories prediction without any time-consuming diagnostic methods.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».