Assessment of cognitive impairment by using Addenbrooke’s Cognitive Examination (ACE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) amongst type 2 diabetes mellitus patients in Eastern Uttar Pradesh, India
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The occurrence of diabetes mellitus (DM) is in increasing trend worldwide predominantly in South East Asian countries comprising India. Also, there is strong evidences that, DM upsurges the risk of cognitive impairment and dementia. Hence our main aim behind this study was to divulge the relationship between DM and mild cognitive impairment (MCI). Materials and Methods: A retrospective cohort study was conducted by reviewing and analyzing the medical records of DM who had been consulted at the neurology out-patient department during a period of 2015 - 2016. The cognitive impairment in DM patients were assessed by using Addenbrooke’s Cognitive Examination (ACE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Statistical Analysis: The data was analyzed using Statistical Package for Social Sciences (SPSS) version 19 software. If the p-value < 0> Results: The prevalence of cognitive impairment in DM patient is seemingly high with both scores i.e. 96.31% with MoCA and 99.85% with ACE-R. The variables like sex and age groups were not statistically significant with MoCA scores. The MoCA score & ACE-R score showed a negative association with education levels. The MoCA scores of different items i.e. visuo-excutive, naming, attention, language, abstraction and orientation were highly statistically significant at 0.01% level, between the DM patients who had cognitive impairment and DM patients with normal score, except memory which score zero in all patients. Conclusion: The prevalence of cognitive impairment in DM patients is very high. The, elder age, low education attainment, and unskilled occupation were also the potential identified risk factors for cognitive impairment. Keywords: Diabetes, Dementia, MoCA, Cognitive impairment, Low education etc.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».