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Enregistrement W7116917186 · doi:10.1002/alz70861_108032

Double Burden of Mild Behavioural Impairment and Frailty – Implications for Quality of Life and Cognition in a Southeast Asian Cohort

2025· article· en· W7116917186 sur OpenAlexaboutno aff
Ming Hui, Colin Goh, Yi Jin Leow, Pricilia Tanoto, Nagaendran Kandiah

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApathyCognitionQuality of life (healthcare)CohortCognitive declineCognitive impairmentDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While the independent associations of Mild Behavioural Impairment (MBI) and frailty with Quality of Life (QoL) and cognitive outcomes have been independently studied, their combined effects remain less understood, particularly in Southeast Asian populations. METHOD: Cross-sectional analysis of 1,500 participants from the Biomarkers and Cognition Study, Singapore (BIOCIS), including cognitively normal, subjective cognitive decline, mild cognitive impairment and mild dementia. Behavioural symptoms were assessed using the Mild Behavioural Impairment Checklist (MBI-C), with a cut-off score ≥5.5 indicating significant symptoms (MBI+). Frailty was defined by the Fried Frailty Phenotype, with ≥1 criterion indicating frailty (Frail+). Quality of Life (QoL) was measured via the Dementia Quality of Life Questionnaire (DEMQoL), global cognition with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and domain-specific cognition (episodic memory, executive function, language, processing speed, visuospatial) using aggregated z-scores from standardised tests. Multiple linear regression models examined the effects of MBI-C Total and domain scores, as well as frailty, on DEMQoL, controlling for age, gender, ethnicity, years of education, ApoE4 status, marital status, employment status, hypertension, hyperlipidaemia, diabetes, and cognitive status. Stepwise regression was used to explore combined effects of MBI-C domains and frailty. Participants were cross-classified into four MBI/frailty groups, and cognitive outcomes (MoCA and domain-specific z-scores) were compared using Analysis of Covariance (ANCOVA) with Tukey Post-Hoc tests. RESULT: Higher MBI-C Score correlated with poorer DEMQoL (β=-6.2; p <0.001). MBI-C-domains emotional dysregulation (β=-9.4; p <0.001), impulsivity (β=-7.0; p <0.001), and apathy (β=-8.6; p <0.001) were associated with poorer QoL than frailty (β=-2.2; p <0.001). Individuals with both MBI and Frailty demonstrated the poorest cognitive performance across all domains (p <0.001) except visuospatial (p <0.05). CONCLUSION: Emotional dysregulation, impulsivity, and apathy are associated with substantially poorer QoL. Co-occurrence of MBI and frailty are associated with a greater cognitive decline than either condition alone.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,283 · 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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