Prevalence of Mild Cognitive Impairment and Dementia in Saudi Arabia: A Community-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The age of the population in Saudi Arabia is shifting toward elderly, which can lead to an increased risk of mild cognitive impairment (MCI) and dementia. OBJECTIVE: The aim of this study is to determine the prevalence of cognitive impairment (MCI and dementia) among elderly patients in a community-based setting in Riyadh, Saudi Arabia. METHODS: In this cross-sectional study, we included patients aged 60 years and above who were seen in the Family Medicine Clinics affiliated with King Faisal Specialist Hospital and Research Centre. Patients with delirium, active depression, and patients with a history of severe head trauma in the past 3 months were excluded. Patients were interviewed during their regular visit by a trained physician to collect demographic data and to administer the validated Arabic version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test. RESULTS: One hundred seventy-one Saudi patients were recruited based on a calculated sample size for the aim of this study. The mean age of included sample was 67 ± 6 years. The prevalence of cognitive impairment was 45%. The prevalence of MCI was 38.6% and the prevalence of dementia was 6.4%. Age, low level of education, hypertension, and cardiovascular disease were risk factors for cognitive impairment. CONCLUSION: Prevalence of MCI and dementia in Saudi Arabia using MoCA were in the upper range compared to developed and developing countries. The high rate of risk factors for cognitive impairment in Saudi Arabia is contributing to this finding.
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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 | 0,001 | 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 ».