Risk factors and association of cognitive impairment among older adults with concurrent vision and hearing impairment: A scoping study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The concurrent loss of vision and hearing, termed dual sensory impairment (DSI), can have a significant impact on one’s functioning. Evidence is emerging on the prevalence of DSI in the older population, including those with cognitive impairment (CI). In the context of an ageing population with increasing prevalence of DSI, we aimed to synthesize existing evidence on the association of CI with DSI and identify risk factors for the development of CI in older adults with DSI, establishing its relevance to primary prevention. Method The scoping review was performed using Arskey and O’Malley’s framework (2005). In June 2020, eleven scientific databases (CINAHL, Embase, Global Health, Mednar, OAIster, OpenGrey, PsycEXTRA, PsycINFO, PubMed, Web of Science, and WorldWideScience) were searched using index terms and keywords relating to CI and DSI. To be included, studies had to be empirical, peer‐reviewed, had older adults with DSI as the focal population, and have explored the concept of CI as an impairment of one or more cognitive domains, such as memory, attention, or executive functions. The screening of the retrieved studies was completed using Covidence, and relevant data were extracted using an a priori data extraction tool. Result Out of 11,595 identified sources, 56 articles were included. Twelve studies reported the prevalence of CI in older adults with DSI, while 20 reported risk factors for CI in older adults that could be applied to older adults with DSI as well, such as depression, hearing impairment, and social isolation. Thirteen studies presented DSI alone as a risk factor for CI in older people. Seven studies reported other risk factors for CI in older adults with DSI, such as non‐sensory comorbidities, illiteracy, physical inactivity, and gender. Conclusion Our review indicates that further population‐based longitudinal research is needed to explore the association between CI and DSI and identify whether there are risk factors that are unique for CI among older adults with DSI. With the prevalence of DSI increasing in the older population, robust evidence is needed to inform the recommendations regarding screening, assessment and management of CI in older adults with DSI.
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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 | 0,009 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».