Population of centenarians and supercentenarians as a challenge in neuropsychological and geriatric diagnosis
Bibliographic record
Abstract
Celem niniejszego artykułu był przegląd badań dotyczących populacji stulatków i superstulatków z uwzględnieniem takich aspektów, jak wielochorobowość, mechanizmy starzenia się oraz sprawność poznawcza.Artykuł prezentuje dane z badań epidemiologicznych, badań podłużnych oraz studiów przypadków, wskazując, że w tej grupie wiekowej u części osób możliwe jest utrzymanie prawidłowej sprawności poznawczej mimo obecności zmian neuropatologicznych charakterystycznych dla otępienia alzheimerowskiego.Integracja wyników badań neuropatologicznych oraz ocen neuropsychologicznych może pomóc w identyfikacji podgrup 100-letnich pacjentów, którzy są odporni na zmiany charakterystyczne dla otępienia, co może być przydatne w badaniach nad mechanizmem długowieczności.W diagnostyce różnicowej pacjentów 100-letnich i starszych konieczne jest uwzględnienie stwardnienia hipokampa.Zaprezentowano charakterystykę tego zaburzenia z uwzględnieniem profilu neuropatologicznego oraz neuropsychologicznego.Dane z badań wskazują na podobieństwa zaburzeń poznawczych w stwardnieniu hipokampa oraz otępieniu alzheimerowskim, z powodu których wspomniane schorzenia mogą być trudne do rozróżnienia wyłącznie na podstawie badania klinicznego.Artykuł przedstawia również dane dotyczące wywiadu, obserwacji, diagnostyki przesiewowej oraz testów wykorzystywanych w diagnostyce neuropsychologicznej w tej grupie wiekowej w badaniach zagranicznych, które mogą być przydatne w codziennej praktyce klinicznej.Przegląd badań wskazuje, że starzenie się wolne od otępienia jest możliwe i w związku z tym konieczne jest opracowanie oraz zastosowanie adekwatnych narzędzi oceny funkcji poznawczych w tej grupie wiekowej.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".