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Enregistrement W2989675312 · doi:10.36876/smd.1015

Association between Oral Health Status and Cognitive Function among Geriatrics – A Cross Sectional Study

2017· article· en· W2989675312 sur OpenAlexaboutno aff
B. Arthi, PD Madankumar, V. Sridhar

Notice bibliographique

RevueSM Dentistry Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyGeriatricsMedicineOral healthCognitionAssociation (psychology)GerontologyEnvironmental healthPsychologyFamily medicinePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Oral health disorders such as loss of teeth, periodontitis and root caries are associated with cognitive impairment in a group of elders.Objective: This study was designed to assess the association between oral health status and cognitive function among a community-dwelling geriatric population in Chennai. Materials and Methods:This was a cross sectional study involving 150 elderly from two geriatric institutions and two day care centers, who were interviewed and examined for oral health status and screened for cognitive function using Montreal Cognitive Assessment Test (MoCA).Results: Among 150 participants 53 (35.3%) had mild cognitive impairment (MCI) with a mean cognitive score of 22.17 (SD = 1.7), 73 (48.7%) had severe cognitive impairment (Dementia) with a mean cognitive score of 10.81 (SD = 5.4) and about 24 (16%) had normal cognition with a mean score of 27.08 (SD = 1.4).It was found that of the indices assessed, Russell's periodontal index had a negative association with cognitive function (R = -0.212).In the linear regression model, adjusted for age and education, Russell's periodontal index was a predictive factor for cognitive function among older adults. Conclusion:Periodontitis may serve as an early risk predictor for cognitive impairment among geriatrics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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