The factors associated with mild cognitive impairment (MCI) in surgical menopause women.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: As a sizeable proportion of persons with mild cognitive impairment will progress to frank dementia, early detection is an important strategy to prevent and decelerate the progression of cognitive decline. In Thailand, the prevalence of mild cognitive impairment in surgical menopause women has not been well established. The objectives of the present study were to determine the percentage and factors associated with mild cognitive impairment in women with surgical menopause. MATERIAL AND METHOD: Between October 2013 and July 2014, 200 eligible women at King Chulalongkorn Memorial Hospital were enrolled. The self-reported questionnaires were used to obtain the demographic data and the Thai version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used to detect mild cognitive impairment (MCI). The MCI was diagnosed when the MoCA score was less than 25. The data were statistically analyzed using SPSS version 17 for student t-test, Chi-square test, and multiple regression analysis. RESULTS: The percentage of MCI in the present study was 43.5%. The univariate analysis showed that factors significantly related to MCI were marital status, educational levels, occupation, monthly income, and duration of hormone replacement therapy (HRT). Nevertheless, multiple regression analysis revealed that only older age at enrollment, marital status, low educational level, and low monthly income were significantly related to MCI. CONCLUSION: Almost half of the surgical menopause women in the present study had MCI. Older age at enrollment, marital status, low educational level, and low monthly income were significantly related to MCI. Age at surgical menopause and HRT were not found to be associated with MCI in this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».