Cognitive Impairment and Related Factors Among Middle-Aged and Elderly Patients with Type 2 Diabetes from a Bio-Psycho-Social Perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study investigated the biomedical, psychological, and social behavior risk factors for cognitive impairment in middle-aged and elderly patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). METHODS: This cross-sectional study included 240 patients with T2DM. A questionnaire was used to collect demographic and disease-related data on patients, and the Self-rating Depression Scale (SDS), Diabetes Self-care Scale (DSCS), and Social Support Rating Scale (SSRS) were used to assess patients' depression status, self-management behavior, and social support, respectively. The Chinese version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used to evaluate cognitive function, with a score <26 set as the threshold for cognitive impairment. RESULTS: The prevalence of cognitive dysfunction in middle-aged and elderly patients with T2DM was 52.5%. Multivariate logistic regression analysis showed that older age, a history of hypoglycemia within 1 month, and depression were independent risk factors for cognitive impairment. Education for >12 years, urban living, and a higher total score on the DSCS were independent protective factors against cognitive impairment. CONCLUSION: T2DM patients with high risk of cognitive impairment can be identified early from the bio-psycho-social perspective. Patients with T2DM who are older, less educated, living in rural areas, have hypoglycemia history, and have poor self-management of diabetes are at increased risk of cognitive impairment. Closer monitoring of patients with hypoglycemia, early detection of depression, and improving patients' self-management capacity can prevent cognitive impairment in middle-aged and elderly patients with T2DM.
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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 | 0,001 | 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 ».