Predicting trajectories of cognitive change in patients with mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Mild cognitive impairment (MCI) represents a state of high risk for dementia but is heterogeneous in its course. To date, the trajectories reflecting distinct developmental courses of cognition among patients with MCI, and their association with readily available clinical information, have not been well defined. Study 1 sought to identify the developmental trajectory of groups with distinct cognitive change patterns among a cohort of MCI patients. Study 2 was conducted to identify individual items/subtests of the Mini-Mental State Examination (MMSE) and demographic variables at baseline that predicted the identified trajectories of cognitive change from Study 1. One hundred and eighty-seven MCI patients were evaluated serially with the MMSE for up to 3.5 years. Five trajectories were identified and labeled based on their baseline MMSE score and course: 29-stable (6.4%); 27-stable (53.9%); 25-slow-decline (23.8%); 24-slow-decline (11.6%); 25-rapid-decline (4.2%). In multivariate logistic regression analysis, a model was established to dissociate patients with stable vs. declining trajectories. An equation derived from this model that included age, delayed recall, constructional praxis, attention, and orientation to time and floor predicted future cognitive decline with good accuracy (79.9%) and specificity (86.4%), and moderate sensitivity (67.2%). The identification of varying trajectories of cognitive change and predictors of cognitive decline from easily obtained baseline clinical information can help target at-risk groups for early interventions aimed at delaying the onset of dementia.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».