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Enregistrement W4409507113 · doi:10.1016/j.tjpad.2025.100164

Multimorbidity and risk of dementia: A systematic review and meta-analysis of longitudinal cohort studies

2025· review· en· W4409507113 sur OpenAlexaboutno aff
Yaguan Zhou, Yating You, Yuting Zhang, Yue Zhang, Changzheng Yuan, Xiaolin Xu

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Prevention of Alzheimer s Disease · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesZhejiang UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDementiaMeta-analysisCohortCohort studyMedicineGerontologyDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic diseases (e.g., hypertension, diabetes, and heart diseases) have been proposed as marked predictors of incident dementia. However, synthesised evidence on the effect of multimorbidity on dementia is still lacking. We aim to summarise the association between multimorbidity and risk of dementia in longitudinal cohorts. In this systematic review and meta-analysis, we conducted a systematic search in PubMed, Web of Science and Embase from inception to Dec 14, 2024, to identify longitudinal cohort studies reporting the association between multimorbidity or multimorbidity patterns and risk of dementia. Information of included studies were extracted by three reviewers (YaZ, YY and YuZ), and the quality assessment was conducted using the Newcastle-Ottawa Scale. The inverse-variance weighted random effects meta-analysis was performed to obtain the pooled hazard ratios (HRs) and 95 % confidence intervals (CIs) for dementia associated with multimorbidity and cardiometabolic multimorbidity (CMM). Cochran's Q test and the I 2 statistic were used to indicate heterogeneity among the studies. Meta-regression analysis, subgroup analysis and sensitivity analysis were conducted to determine any valid sources of heterogeneity. This study was registered with PROSPERO (CRD42023403684). We included 17 longitudinal cohort studies (2262,885 middle-aged and older participants) in the systematic review, of which seven were included in meta-analysis. All studies presented moderate to high methodological quality. Meta-analysis showed a positive association between multimorbidity and incident dementia (HR=1.53, 95 % CI=1.12 to 2.09), with substantial heterogeneity ( I 2 =95.2 %). Studies using health records to measure dementia tend to find a stronger positive relationship between multimorbidity and risk of dementia than those using self-report (HR health records =1.94, 95 % CI=1.35 to 2.78, I 2 =94 %; HR self-report =1.17, 95 % CI=1.07 to 1.28, I 2 =0 %). The impacts of CMM were also observed, and the HRs for dementia ranged from 2.49 (combination of heart diseases and stroke: 95 % CI=1.64 to 3.78) to 3.77 (combination of diabetes, heart diseases and stroke: 95 % CI=2.02 to 7.02). The heterogeneity was moderate, with I 2 ranging from 46.9 % (p for heterogeneity=0.152) to 84.1 % (p for heterogeneity=0.002). The impacts of number of diseases, multimorbidity clusters, and multimorbidity trajectory on risk of dementia were narratively summarised due to lacking comparable studies. Limited evidence (only one study) precluded quantitative synthesis for the association of physical and psychological multimorbidity with dementia. Multimorbidity and CMM pattern were significantly associated with risk of dementia, while the effect of physical and psychological multimorbidity remain inconclusive. Individuals affected by multimorbidity should be prioritised in risk factor modification and dementia prevention. Preventing the development of multimorbidity is also crucial—particularly those who already have one chronic disease—in order to maintain cognitive health.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,046
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations14
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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