Impact of cardiometabolic conditions on the progression from mild cognitive impairment to dementia: A large cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study investigates the impact of cardiometabolic conditions, including type 2 diabetes, hyperlipidemia, hypertension, and obesity, on the progression of mild cognitive impairment (MCI) to dementia. METHODS: The cohort included adults ≥ 50 years old with MCI and a cardiometabolic condition identified through electronic health records. Propensity score matching was applied to control for confounders, and Kaplan-Meier analysis was used to assess time-to-event outcomes. RESULTS: During a 7-year median follow-up, type 2 diabetes was associated with the highest risk of all-cause dementia (hazard ratio [HR] 1.18, 95% confidence interval [CI]: 1.06 to 1.31), followed by hypertension and hyperlipidemia. For vascular dementia, type 2 diabetes conferred the greatest risk (HR 1.33, 95% CI: 1.07 to 1.64). Hyperlipidemia was the sole cardiometabolic factor significantly associated with Alzheimer's disease (AD) risk (HR 1.21, 95% CI: 1.11 to 1.32). CONCLUSIONS: Hyperlipidemia is primarily associated with AD dementia risk, while type 2 diabetes is the major contributor to vascular dementia and all-cause risk in individuals with MCI. HIGHLIGHTS: Type 2 diabetes, hypertension, and hyperlipidemia are associated with a high risk of developing all-cause dementia in participants already diagnosed with mild cognitive impairment (MCI). Type 2 diabetes was shown to pose a high risk for the progression from MCI to vascular dementia. Hyperlipidemia was associated with Alzheimer's disease progression in individuals with MCI.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».