Dementia Subtypes in Antalya, Turkey: A Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
The frequency of dementia is increasing steadily, and it is currently estimated that 60% of patients suffering from this disease reside in developing countries. An improvement in health care services for this elderly patients must be anticipated to assist in reducing the patient burden to their communities, families, and health systems; alternately, contributions made by hospitals through their diagnostic efforts and treatment of patients are of great importance. The purpose of this study was to evaluate the health records (n = 246) of patients in a dementia clinic for data regarding age, sex, occupation, reason for presentation, laboratory findings, neuropsychological tests, diagnoses made at presentation, and follow-up visits. Patients aged ≥ 60 years with cognitive symptoms were included in the study; mean age was 74.4 (SD, 7.58) years, with a predominantly female population (n = 142; 57.7%). The main reason for patient presentation was memory problems (n = 238; 96.7%). Administration of the Mini-Mental State Examination (MMSE) revealed a mean score of 19.14 (SD, 8.24) across the patient population; Montreal Cognitive Assessment mean test scores were 20.9 (SD, 5.31); and Clock Drawing Test median score was 2 points (min-max, 0-4). The most common diagnoses were Alzheimer-type dementia (n = 167; 67.9%) and mild cognitive impairment (n = 49; 19.9%). During a 31-month period, the dementia outpatient clinic was visited an average of 2.79 (SD, 2.32) times. Findings indicated that women had higher vitamin B12 levels (P = 0.001), lower MMSE scores (P = 0.022), fewer follow-up visits (P = 0.006), and higher low-density lipoprotein cholesterol levels (P = 0.02).
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».