The Effect of the Living Situation on the Severity of Dementia at Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Previous studies have shown that social determinants not directly involved in the disease process may be implicated in the timing of dementia diagnosis. This study explores the relationship between a patient's living situation and the severity of dementia at diagnosis. METHODS: Data were collected from the baseline interviews of 1,325 patients with cognitive decline enrolled in the Consortium for the Investigation of Vascular Impairment of Cognition study. Data collected included: age, sex, living situation and scores on the Mini-Mental State Examination (MMSE), Global Deterioration Scale (GDS), the Functional Rating Scale (FRS), the Disability Assessment for Dementia (DAD) scale and the Cumulative Illness Rating Scale (CIRS). Living situation was grouped as: (1) lives alone, (2) lives with spouse, (3) lives with child, relative or other and (4) lives in a nursing home. A general linear model univariate analysis was used to compare patients by their respective living situations for differences in mean scores on each of the 4 measures of dementia severity. RESULTS: Statistical analysis of both unadjusted data and data adjusted for age, sex and CIRS scores showed significant differences among the groups. Those who lived alone were diagnosed at an earlier stage (mean scores: MMSE 21.4, GDS 3.6, FRS 20.0, DAD 29.8) followed by those who lived with a spouse (mean scores: MMSE 20.5, GDS 3.7, FRS 20.4, DAD 28.0), those who lived with a child or other (mean scores: MMSE 19.3, GDS 3.9, FRS 22.5, DAD 24.9) and finally those who lived in a nursing home (mean scores: MMSE 15.2, GDS 4.8, FRS 27.5, DAD 16.9). CONCLUSION: Living situation is related to the severity of dementia at diagnosis. Primary care providers should have a low threshold for case-finding in older adults who live with family or friends.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».