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Enregistrement W4413021894 · doi:10.4088/jcp.24m15738

Delineating the Effects of Alcohol Use on Cognition in Individuals With Neurocognitive Disorders

2025· article· en· W4413021894 sur OpenAlexaffabout
Ari B. Cuperfain, Sandra E. Black, Mira Fostoc, Morris Freedman, Clement Ma, Tarek K. Rajji, Stephen C. Strother, David F. Tang‐Wai, Maria Carmela Tartaglia, Sanjeev Kumar

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcoholism and Thiamine Deficiency
Établissements canadiensPublic Health OntarioCentre for Addiction and Mental HealthBaycrest HospitalHealth Sciences CentreMount Sinai HospitalSunnybrook Health Science CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitiveCognitionPsychologyAlcoholClinical psychologyPsychiatryCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excessive alcohol use is a recognized modifiable risk factor for the development of dementia; however, the neuropsychological profile of cognitive impairment seen with alcohol use is heterogeneous. We studied cognitive characteristics associated with alcohol use in a "real-world" memory clinic cohort of patients with neurocognitive disorders. We used the Toronto Dementia Research Alliance memory clinic research database to generate an age, sex, and education matched sample of individuals with alcohol-related cognitive impairment (ARCI group; n=51) and twice as many individuals without such history (Comparator group; n=102). We compared cognitive domain and subdomain Toronto Cognitive Assessment scores between the two groups using linear regression.while controlling for age, sex, education, concurrent psychiatric disorders, global cognition, and traumatic brain injury. =.018). Our study suggests that ARCI results in specific deficits involving cognitive control during delayed recall task. This may help advance development of markers to delineate ARCI from other causes of cognitive impairment. Future work may test these findings in larger, well-characterized samples.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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