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Enregistrement W2037226358 · doi:10.4236/aar.2014.35044

Is Cognition a Determinant of Health Related Quality of Life in Community Dwelling Non Demented Elderly?

2014· article· en· W2037226358 sur OpenAlexaboutno aff
Motassem S. Amer, Rania M. El Akkad, Heba S. Hassan

Notice bibliographique

RevueAdvances in Aging Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionQuality of life (healthcare)GerontologyConfoundingOutpatient clinicMedicineDementiaMini–Mental State ExaminationMontreal Cognitive AssessmentDepression (economics)Geriatric Depression ScaleMental healthClinical psychologyPsychological interventionPsychologyCognitive impairmentPsychiatryDepressive symptomsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quality of life (QOL) is an important topic in social and medical sciences, it has a multidimensional nature and is influenced by many factors. Aim of the Work: In this study we want to assess the impact of cognitive impairment on the health related quality of life (HR-QOL) of community dwelling non demented elderly. Subject and Method: 115 non demented elderly, 60 years and older recruited from outpatient geriatric clinic at Al Mansoura General Hospital, Dakahlia, Egypt. Each participant underwent, comprehensive geriatric assessment, assessing cognitive function using the mini-mental state examination (MMSE) and montreal cognitive function test, assessing the health related quality of life (HR-QOL) by the RAND-36 health survey. Results: We found that the elderly with impaired cognition by both MMSE and Montreal test were significantly older; the ones with lower education, with more depressive symptoms, had more functional impairment and had lower HR-QOL scores than the elderly with normal cognitive function, after controlling for confounders still cognition was a determinant of HR-QOL. Also by linear correlation coefficient a significant correlation between HR-QOL and age, function, cognition and depression was found. Conclusion: Cognition affects significantly HR-QOL of the elderly, so we can say that interventions targeting cognition in the elderly can significantly improve their QOL.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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