Prevalence and Characteristics of Mild Cognitive Impairment in the Community-dwelling Elderly Compared to Elderly with Normal Cognitive Function
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study aimed to identify the prevalence of mild cognitive impairment (MCI) among a group of community-dwellingelderlyandto determine if thereweredifferences ingeneralcharacteristics, activitiesof daily living (ADL), perceived health status (PHS) between the MCI group and group of elderly with normal cognitive function. Methods:Thisstudyutilizeda descriptive survey design. Sixhundredand fivesubjects over the age65 were recruited from an S public health center, Seoul. Data were gathered through a variety of instruments: MoCA-K, K-MMSE, K-MBI, S-IADL, and PHS scale. Data were analyzed by SPSS/WIN 18.0 using descriptive statistics, Chi-Squaretest and t-test. Results:TheprevalenceofMCI among thesubjectswas 46.0%.Differences in IADL, PHS, age, education, sex, and residing with aspouse were statistically significant betweengroups. The MCI group hadlower IADL, lower PHS, were older, and had lower educational levelsthan the groupwithnormal cognitive function. Further, the MCI group was less likely to live with a spouse. Conclusion:It is suggested that MCIgroupshouldbetargetedindevelopingandimplementingnursingstrategies toprevent dementiaandimprove the elderly cognitive function.
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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 | 0,000 | 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 ».