Longitudinal Patterns and Predictors of Cognitive Impairment Classification Stability
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Classifications such as Cognitive Impairment, No Dementia (CIND) are thought to represent the transitory, pre-clinical phase of dementia. However, increasing research demonstrates that CIND represents a nonlinear, unstable entity that does not always lead to imminent dementia. The present study utilizes a longitudinal repeated measures design to gain a thorough understanding of CIND classification stability patterns and identify predictors of future stability. The objectives were to i) explore patterns of longitudinal stability in cognitive status across multiple assessments and ii) investigate whether select baseline variables could predict 6-year CIND stability patterns. METHOD: Participants (N = 259) included older adults (aged 65-90 years) from Project MIND, a six-year longitudinal repeated measures design in which participants were classified as either normal cognition (NC) or CIND at each annual assessment. A latent transition analysis approach was adapted in order to identify and characterize transitions in CIND status across annual assessments. Participants were classified as either Stable NC, Stable CIND, Progressers, Reverters, or Fluctuaters. Multinomial logistic regression was employed to test whether baseline predictors were associated with cognitive status stability patterns. RESULTS: The sample demonstrated high rates of reversion and fluctuation in CIND status across annual assessments. Additionally, premorbid IQ and CIND severity (i.e., single vs. multi-domain impairment) at baseline were significantly associated with select stability outcomes. CONCLUSIONS: CIND status was unstable for several years following baseline assessment and cognitive reserve may delay or protect against demonstrable cognitive impairment. Further, consideration of cognitive impairment severity at the time of initial classification may improve CIND classifications.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».