The impact of lifetime excessive alcohol use on behavioural and psychological symptoms of dementia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Excessive alcohol use (EAU) elevates the risk of dementia through various mechanisms, yet its impact on the behavioural and psychological symptoms of dementia (BPSDs) remains uncertain. METHODS: In this exploratory cross-sectional analysis of baseline data from the Standardizing Care for Neuropsychiatric Symptoms and Quality of Life in Dementia (StaN) study (ClinicalTrials.gov/NCT03672201), we included individuals with Alzheimer's disease and related dementias requiring BPSD treatment. We compared demographic characteristics and presentation of BPSDs (using the total and domain scores on the Neuropsychiatric Inventory-Clinician) in those with and without a lifetime history of EAU. RESULTS: Among 193 participants [mean (SD) age: 80.6 (9.7) years, male: 48.4%], those in the EAU group (n = 17) and in the comparator group (n = 176) had severe and comparable cognitive impairment, with a median Functional Assessment Staging Tool for Dementia score of 6e. Participants with EAU were significantly younger than comparators [mean age (SD): 72.9 (7.1) years vs. 81.4 (9.5) years] (t = -3.678, df = 181, P < .001), and were more frequently male (76.5% [13 of 17] vs. 46.6% [82 of 176]; P = .036). In a sensitivity analysis, there were no differences in the Neuropsychiatric Inventory-Clinician total or individual domain scores between those with EAU and a subsample of those without EAU matched for age, sex, and recruitment site. CONCLUSION: This exploratory study found that among individuals with Alzheimer's disease and related dementias and BPSDs, lifetime history of EAU is more frequent in younger males. Future studies may further examine the impact of EAU in individuals with BPSDs.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».