Mild Cognitive Impairment and Dementia Involving Multiple Cognitive Domains in Mexican Urbanites
Notice bibliographique
Résumé
Exposures to fine particulate matter PM2.5 and ozone O3 are associated with Alzheimer’s disease (AD) risk. Mexico City residents have lifetime exposures to PM2.5 and O3 above annual USEPA standards and their brains contain high redox, combustion, and friction-derived magnetite nanoparticles. AD pathological changes with subcortical pre-tangle stages in infancy and cortical tau pre-tangles, NFT Stages I-II, and amyloid phases 1-2 are identified by the 2nd decade. Given their AD continuum, a reliable identification of cognitive impairment is of utmost importance. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was administered to 517 urbanites, age 21.60±5.88 years, with 13.69±1.28 formal education years, in Mexican PM2.5 polluted cities. MoCA score was 23.92±2.82, and 24.7% and 30.3% scored ≤24 and ≤22, respectively (MCI≤24, AD≤22). Cognitive deficits progressively targeted Visuospatial, Executive, Language, and Memory domains, body mass index (BMI) impacting total scores negatively (p = 0.0008), aging driving down Executive, Visuospatial, and Language index scores (p < 0.0001, 0.0037, and 0.0045), and males performing better in Executive tasks. Average age for AD MoCA scores was 22.38±7.7 years. Residency in polluted cities is associated with progression of multi-domain cognitive impairment affecting 55% of Mexican seemingly healthy youth. Normal BMI ought to be a neuroprotection goal. MoCA provides guidance for further mandatory neuropsychological testing in young populations. Identifying and lowering key neurotoxicants impacting neural risk trajectories in the developing brain and monitoring cognitive performance would greatly facilitate multidisciplinary early diagnosis and prevention of AD in high risk young populations. Cognitive deficits hinder development of those representing the force moving the country in future years.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».