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Enregistrement W7011520340

Motoric cognitive risk syndrome: cognitive profile and association with cardio vascular diseases and risk factors

2017· dissertation· en· W7011520340 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt, Aesthetics, and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJewish General HospitalUniversity of TorontoMcGill University
Mots-clésCognitionAssociation (psychology)Stroop effectCognitive testCued speechCognitive declineTrail Making TestRisk factorMEDLINE
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motoric Cognitive Risk (MCR) syndrome is a pre-dementia syndrome, which has been associated with cardiovascular diseases and risk factors (CVDRF) in the US, Japan and pooled multi country populations.The cognitive profile of individuals with MCR syndrome is unknown.Our objectives were: 1) To examine and compare the cognitive performances of non-demented older community-dwellers with and without MCR and Mild Cognitive Impairment (MCI) syndromes, 2) To determine whether MCR syndrome was associated with CVDRF in French, older community-dwellers, and 3) To quantitatively synthesize, with a systematic review and meta-analysis, the association of MCR syndrome with CVDRF.Methods.To further explore these research objectives, we performed 2 studies: Objective 1 was examined in study 1, objectives 2 and 3 in study 2. A cross-sectional database was used.The Gait and Alzheimer Interactions Tracking (GAIT) study is a French database with a total of 912 French community dweller participants from November 2009 to May 2016.After applying the inclusion criteria, a total of 291 nondemented individuals (18.2% diagnosed with MCR) were included in study 1.Cognitive performances were measured using the scores of Mini-Mental Status Examination (MMSE), Frontal Battery Assessment (FAB), Free and Cued Selective Reminding Test (FCRST), Trail Making Test part A (TMTA) and B (TMTB) and Stroop test.In study 2, a meta-analysis was also conducted with Medline and Embase in February 2017 using the terms "motoric cognitive risk syndrome" OR "motoric cognitive risk" OR "motoric risk", with 3.5% (or 7 of 202) studies selected.After applying the inclusion criteria, a total of 238 older community-dwellers non-demented (71.4±3.6 years; 37.4% female), of which 16.8% were diagnosed with MCR were examined in the original part of the second study.Results.The prevalence of MCI was higher in the MCR group.Moreover, multiple linear regressions showed that these (MCI and MCR) individuals performed worse on all cognitive tests (P<0.005),except the ratio part III /part I of Stroop (P=0.471).Worst performance for this group was for the MMSE score (effect size = -0.57[95% Confidence Interval (CI): -1.02;-0.12])and for TMTB (effect size = 0.59 [95% CI: 0.14;1.04]).Abnormal waist hip ratio (Odd ratio -OR) >2.8 with P<0.020) and high blood pressure (OR >2.5 with P<0.025) were associated with MCR.In the meta-analysis, all pooled OR were significant with P-value <0.001 (OR = 1.41 for cardiovascular diseases, 1.21 for hypertension, 1.44 for diabetes, 2.05 for stroke and 1.34 for obesity).The overall OR was 1.38 (95% CI, 1.33-1.45)with P-value<0.001,for all pooled CVDRF.Conclusion.MCR syndrome is significantly associated with low global cognitive performance and CVDRF.Moreover, the association of MCR and MCI syndromes is highly prevalent and characterized by a worsening cognitive performance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,006
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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