MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405402788 · doi:10.1002/ajim.23685

Prevalence of Mild and Severe Cognitive Impairment in World Trade Center Exposed Fire Department of the City of New York (FDNY) and General Emergency Responders

2024· article· en· W4405402788 sur OpenAlexaboutno aff
Frank D. Mann, Alexandra K. Mueller, Rachel Zeig‐Owens, Jaeun Choi, David J. Prezant, Melissa A. Carr, Alicia M. Fels, Christina M. Hennington, Megan Armstrong, Alissa Barber, Ashley Fontana, Cassandra H. Kroll, Kevin Chow, Onix A. Melendez, Abigail J. Smith, Christopher Christodoulou, Benjamin J. Luft, Charles B. Hall, Sean Clouston

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Industrial Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and HealthNational Institute on AgingCenters for Disease Control and PreventionNational Center for Advancing Translational SciencesState University of New York
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentCohortEmergency departmentCognitive impairmentCognitionCohort studyDemographyGerontologyEmergency medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The emergency personnel who responded to the World Trade Center (WTC) attacks endured severe occupational exposures, yet the prevalence of cognitive impairment remains unknown among WTC-exposed-FDNY-responders. The present study screened for mild and severe cognitive impairment in WTC-exposed FDNY responders using objective tests, compared prevalence rates to a cohort of non-FDNY WTC-exposed responders, and descriptively to meta-analytic estimates of MCI from global, community, and clinical populations. METHODS: A sample of WTC-exposed-FDNY responders (n = 343) was recruited to complete an extensive battery of cognitive, psychological, and physical tests. The prevalences of domain-specific impairments were estimated based on the results of norm-referenced tests, and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Jak/Bondi criteria, Petersen criteria, and the National Institute on Aging and Alzheimer's Association (NIA-AA) criteria were used to diagnose MCI. NIA-AA criteria were also used to diagnose severe cognitive impairment. Generalized linear models and propensity score matching were used to compare prevalence estimates of cognitive impairment to a large sample of WTC-exposed-non-FDNY responders from the General Responder Cohort (GRC; n = 7102) who completed the MoCA during a similar time frame. RESULT: Among FDNY responders under 65 years, the unadjusted prevalence of MCI varied from 52.57% to 60.32% depending on the operational definition of MCI, apart from using a conservative cut-off applied to MoCA total scores (18 < MoCA < 23), which yielded a markedly lower crude prevalence (24.31%) compared to alternative criteria. Using propensity score matching, the prevalence of MCI was significantly higher among WTC-exposed FDNY responders, compared to WTC-exposed GRC responders (adjusted RR = 1.13 (CI 95% = 1.07-1.20, p < 0.001), and descriptively higher than meta-analytic estimates from different global, community, and clinical populations. Following NIA-AA diagnostic guidelines, 4.96% of WTC-exposed-FDNY-responders met the criteria for severe impairments (95% CI = 2.91-7.82), a prevalence that remained largely unchanged after excluding responders over the age of 65 years. DISCUSSION: There is a high prevalence of mild and severe cognitive impairment among WTC-responders, highlighting the putative role of occupational, environmental, and disaster-related exposures in the etiology of accelerated cognitive decline.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Industrial MedicineMême sujetOccupational Health and PerformanceTravaux en français237 207