Predictors of Cognitive Impairment Severity in Rural Patients at a Memory Clinic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patients with dementia benefit from early assessment and diagnosis. In an attempt to identify factors leading to delay in referral, we investigated socio-demographic, clinical, and functional predictors of greater severity of cognitive impairment in dementia patients presenting to a memory clinic in Saskatoon, Saskatchewan. METHODS: Data collection began in 2004 at the Rural and Remote Memory Clinic in Saskatoon, where non-institutionalized patients were referred by their family physicians. The patient and caregiver questionnaires and assessments administered at the clinic day appointment provided the socio-demographic, clinical, and functional patient variables, as well as the caregiver stress and burden variables. The dependent variable was patient cognitive impairment, as measured by Modified Mini-Mental State Examination (3MS) scores. Variables underwent univariate linear regression with 3MS scores in order to determine possible associations. A multiple regression analysis was conducted to determine predictors of cognitive impairment severity at clinic presentation. RESULTS: Our sample included 198 patients (62% female). The mean age was 73.9 years (SD=9.2). We found that an age and gender interaction, years of formal education, Functional Activities Questionnaire score, and Brief Symptom Inventory score were significantly associated with 3MS scores (p<0.05). CONCLUSIONS: Increased cognitive impairment at presentation was predicted by fewer years of formal education, poorer functional ability, and less caregiver psychological distress. There was a significant interaction between age and gender: younger females were more cognitively impaired than younger males at clinic day, while in older patients, males were more cognitively impaired than females.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».