Prevalence of dementia in elderly age population of Barangay Bangkal, City
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Dementia, a significant cause of disability and dependency among older adults. The growing population of the elderly in the Philippines is expected to increase the prevalence of dementia in the country. Purpose This study aims to determine the prevalence of dementia in the elderly population of Barangay Bangkal, Makati City. Methods Descriptive cross-sectional community-based study was conducted to determine the prevalence of dementia in the elderly population of Barangay Bangkal, Makati City, aged 60 years and above over one month from mid-October to mid-November 2019. Data was collected with help of Mini-Mental State Examination – Philippines version (MMSE-P) to determine the cognitive status and diagnose dementia in elderly population. Results A total of 266 elderly adults participated in the study. Representatives of the study population were male (59.0%), married (68.0%), with an income of less than 5,000 peso (51.1%), working (64.3%), and with high school education (42.1%). The average age of the study population was 68.02 ( + 6.76) years. The average MMSE score of the participants was 27.05 ( + 3.94). The prevalence of dementia in the sample was 18.8%. Age, income, and level of education were associated with the MMSE score ( r □ = - 0.26, n = 266, p < 0.001, r □ = 0.23, n = 266, p < 0.001, and rs = 0.19, n = 266, p = 0.002, respectively). The findings for statistical significance do resonate with clinical significance as evident during administration of MMSE score. Conclusion Advancing age increases the risk for cognitive decline while higher income and education level prevent or delays the onset of dementia. Collaborative management between the medical education faculty & students, researchers, and local state health officials might address dementia in the region.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».