轻度认知障碍老年人不同潜在类别的增长混合模型研究

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目的探讨增长混合模型在识别轻度认知障碍的老年人群中存在的潜在类别及识别不同类别的群体认知功能的发展轨迹的应用。方法利用65岁以上轻度认知障碍老年人的随访数据构建增长混合模型(growth mixed model,GMM)。利用贝叶斯信息标准(Bayesian information criterion,BIC)进行潜在类别的确定并用后验概率进行模型评价。结果轻度认知障碍的老年人呈现出了3种不同的认知轨迹:类别1的人群初始认知功能低日.短时间内快速下降中间又有反弹,最后下降至一定程度后趋于平缓,称之为“痴呆
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