Dementia among older patients attending National Institute of Mental Health (NIMH), Dhaka, Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Dementia has become the focus of attention of health care professionals worldwide. The objective of the study was to find out the proportion of dementia among older patients as well as to identify the socio-demographic characteristics of patients with dementia attending National Institute of Mental Health (NIMH), Sher-E-Bangla Nagar, Dhaka, Bangladesh. This was a cross sectional study conducted in NIMH during the period from 1st November 2014 to 30th April 2015. For this purpose, 78 elderly patients aged e60 years attending both in outpatient and inpatient departments of NIMH, satisfying inclusion and exclusion criteria were selected by convenient sampling technique. Data were collected by face-to-face interview using semi-structured questionnaire. Cognitive impairment was assessed by Bengali version of Mini Mental State Examination (MMSE) and dementia was diagnosed according to Diagnostic and Statistical Manual for Mental Disorders, 5th edition (DSM-5). The results showed that most of the patients (51.3%) were in between the ages of 60 to 64 years with male predominance (56.4%). The mean (± SD) age of the patients was 66.84 (±5.49) years. Among the patients 43.6 % came from urban area, 39.7% from the family with monthly income within 30001-45000 Bangladeshi taka (BDT) and 53.9% had family members in between 4 to 6. Among them 61.5% patients were married, 43.6% were retired from service, 32.1% studied up to primary level and 62.8% had caregivers. Most of them (88.5%) scored between 24-30 in Mini Mental State Examination (MMSE) and only 5.1% respondents had dementia. This study has provided baseline information about the proportion of dementia among elderly patients in Bangladesh that can be used in future studies.Bang J Psychiatry June 2015; 29(1): 5-9
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».