Prevalence estimates of major neurocognitive disorders in a rural Nigerian community
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is paucity of information on major neurocognitive disorders in sub-Saharan Africa where the number of individuals with neurocognitive disorders is expected to increase due to demographic transition. This study aims to report on the prevalence estimates of dementia and MCI (mild cognitive impairment) in a rural community in southwest Nigeria. MATERIALS AND METHODS: This was a two-stage cross-sectional study of persons aged 65 years and above resident in Lalupon community, Oyo State. The Identification and IDEA (Intervention for Dementia in Elderly Africans) Study Questionnaire was used for initial screening by trained community health care workers, utilized followed by cognitive assessment using the validated IDEA cognitive screen. Functional and cognitive assessment of selected individuals was carried out during the second stage. Information obtained was used for consensus diagnosis and participants were categorized into normal, MCI and dementia using standard criteria. RESULTS: Six hundred and thirteen participants completed the study with 111 (18.1%) diagnosed as MCI while 17 (2.8%) had dementia. The age-adjusted prevalence estimates were 18.4% (95% CI: 14.9-21.9%) and 2.9% (95% CI 1.6-4.4%) for MCI and dementia, respectively. Probable Alzheimer's disease and amnestic MCI predominated. Individuals with dementia were older than both MCI and normal cases while those with MCI had significantly fewer years of schooling than the other diagnostic categories. CONCLUSION: Almost one out of five older persons in Lalupon community had major neurocognitive impairment with MCI being six-times more common than dementia. Alzheimer's disease was the most common dementia sub-type.
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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 | 0,001 | 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 ».