Early life factors and dementia risk: A study of adverse childhood experiences and later-life cognition and behaviour
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Adverse childhood experiences (ACEs) are associated with brain alterations and cognitive decline. In later life, cognitive impairment and mild behavioural impairment (MBI) are associated with greater dementia risk. Objective & Study Design We investigated whether more severe ACEs are cross-sectionally associated with worse later-life cognitive and behavioural symptoms. Method Data are from the Canadian Platform for Research Online to Investigate Health, Quality of Life, Cognition, Behaviour, Function, and Caregiving in Aging (CAN-PROTECT). Measures included the Childhood Trauma Screener (CTS-5), neuropsychological testing, Everyday Cognition (ECog)-II scale, and MBI Checklist (MBI-C). Linear regressions modelled associations between ACEs severity and neuropsychological test scores. Multivariable negative binomial regressions (zero-inflated, if appropriate) modelled associations between ACEs severity and ECog-II and MBI-C scores. All models controlled for age, sex, education, and ethnocultural origin. Clinical diagnoses of depression and/or anxiety were explored as covariates or mediators. Results In adjusted analyses, higher ACEs scores were associated with worse performance on Trail-Making B (standardized b=0.10, q=0.003), Switching Stroop (b=-0.08, q=0.027), Paired Associates Learning (b=-0.08, q=0.049), and Digit Span (b=-0.08, q=0.029). Higher ACEs scores were also associated with higher ECog-II (b=1.08, q=0.029) and MBI-C (b=1.20, q<0.001) scores; these associations were neither mediated by affective symptoms (ECog p=0.16; MBI p=0.13) nor moderated by sex (ECog p=0.09; MBI p=0.46). Conclusion Older adults with a history of more severe ACEs show greater cognitive and behavioural risk markers for dementia that cannot be explained by previous psychiatric history. Further research into ACEs as an early modifiable risk factor for dementia is warranted.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».