Voluntary cognitive screening: characteristics of participants in an Asian setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mild cognitive impairment (MCI) and dementia are reaching epidemic proportions in Asia. Lack of awareness and late presentation are major obstacles to early diagnosis and timely intervention. Cognitive screening may be an effective method for early detection of dementia in Asia. The purpose of this work was to study the characteristics of subjects volunteering for cognitive screening in an Asian setting and to determine the prevalence of MCI. METHODS: Retrospective and cross-sectional data from community subjects attending a screening program from 2008 to 2013 were analyzed. Information on demographics, vascular risk factors, subjective symptoms, and cognitive measures were analyzed over the 6-year period. RESULTS: Over the 6 years from 2008 to 2013, 1,243 community subjects voluntarily turned up for cognitive screening (91.2% were Chinese, 5.23% were Indian, 1.37% were Malay, and 2.25% were Eurasian). The mean age of the participants was 61.3 years and the mean number of years of education was 11.0 years. A total of 71.1% of participants were living in public housing, 59.8% had at least one cardiovascular risk factor, and 56.2% reported subjective cognitive symptoms. Over a period of 6 years, no significant change in demographic or clinical variables was noted. High cholesterol and hypertension were consistently the top two risk factors found in the population screened. In total, 17.2% of the total cohort had MCI. Across the 6 years, the proportion with MCI and depression was relatively constant. CONCLUSION: A significant proportion of participants attending voluntary cognitive screening have MCI. Low level of education and presence of vascular risk factors are general predisposing characteristics for MCI, and there are more specific factors pertaining to sex and employment status.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».