Association between socio-demographic profile and severity of cognitive impairment in elder patients presenting with new onset of psychiatric symptoms: a cross sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive impairment in the elderly is a common condition and, in most instances, primary care providers are the first point of contact for a patient and family. This study was aimed to find out the association between socio-demographic profile and severity of cognitive impairment in elder patients presenting with new onset of psychiatric symptoms.Methods: A cross sectional study was done among elder subjects (≥60 years of age) presented with new onset of psychiatric symptoms during one year period. A structured questionnaire was used to assess the socio-demographic details such as age, sex, education, occupation, socio-economic status and marital status. Mini International Neuropsychiatric interview and Montreal Cognitive Assessment scale were used for psychiatric diagnosis and severity of cognitive impairment grading, respectively. Association between socio-demographic data and cognitive impairment was statistically analyzed.Results: Among the 67 subjects included in the study, 76.2% had cognitive impairment. Majority of the subjects were females (56.7%) in the age group of 66-70 years. The association between cognitive impairment and sex (p=0.006), education (p=0.002) and occupation (p=0.015) were significant. But no significant association between cognitive impairment and marital status (p=0.0137) or socioeconomic status (p=0.400) was evidenced.Conclusions: Females in the age group of 66-70 years were more prevalent to cognitive impairment. The association between sex, education, occupation and severity of cognitive impairment was significant. No significant association between severity of cognitive impairment score and marital status or socioeconomic status was found.
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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 ».