Predicting cognitive impairment among geriatric patients at Asir central hospital, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairment is an aging-related disease that can result in a variety of health problems as disability and death. Cognitive impairment was reported to be more than 40% among elderly individuals. AIM: To predict cognitive impairment among geriatric patients at Asir central hospital, Saudi Arabia and its relationship to health status. STUDY DESIGN: A descriptive correlational study design was used to conduct this study. The study included a convenient sample of all geriatric patients (130) attending outpatient clinics of Asir central hospital in Abha city from the first of February to the mid of March 2020. Three tools were utilized to collect data pertinent to this study; Tool (I): structured geriatric patient's sociodemographic and clinical data interview questionnaire, Tool II: Geriatric Depression Scale Short-Form (GDS-SF) and Tool III: Mini Mental State Examination (MMSE) Scale. RESULTS: The majority of the studied sample was in the age group between 60 and 69 years, and female, having a chronic disease, (31.6%) were having a mild cognitive impairment and (17%) were having severe cognitive impairment and there was an association between cognitive impairment levels and health status of the studied patients with no statistically significant difference. CONCLUSION: Nearly one third were having a mild cognitive impairment and about one fifth were having severe cognitive impairment. There was a correlation between levels of cognitive impairment and health status of the studied patients. RECOMMENDATIONS: Health education programs to increase the awareness of the Saudi community about cognitive impairment and its risk factors are needed. Elderly cognitive screening services must be readily available for early diagnosis and early treatment of cognitive impairment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».