Prevalence and Risk Factors for Abnormal m-TICS
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The lack of effective treatments for Alzheimer’s Disease (AD) underscores the importance of prevention and early detection of amnestic mild cognitive impairment (aMCI), its prodromal state. While studies have proposed a number of potential mechanisms underlying the pathogenesis of AD, such as hypoxia and neuropsychiatric symptoms, little research has been done to evaluate predictive risk factors. Objective: The objective of this pilot study is to assess the prevalence and risk factors for aMCI. Methods: This cross-sectional study was performed using data from patients screened for Memories 2, a clinical trial evaluating the effect of CPAP usage in patients with both obstructive sleep apnea and aMCI. The study included patients recruited from the Jefferson Sleep Center between the ages of 55 and 85. Subjects were divided into two groups based on their score in the Modified Telephone Interview for Cognitive Status (m-TICS): (a) positive screen (+) for aMCI (m-TICS score = 28-35), and (b) negative screen (-) for aMCI (m-TICS score < 28). Risk factors were assessed using multivariate analysis. Results: The prevalence of + aMCI among patients in a primary care setting was X% (n=total). + aMCI was more likely to be associated with increased age (p = ) and multiple comorbidities (p= ). Specifically, patients with aMCI were more likely to have cardiovascular disease and current depressive symptoms. Discussion: The preliminary results of this pilot study suggest a potential role for aMCI risk factor profiling in patients with OSA. A larger study is needed to adequately compare the predictive value of specific risk factors for aMCI.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».