ASSOCIATION BETWEEN COGNITIVE FUNCTION WITH RISK OF FALL IN ELDERLY PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fall is a problem that often occurs in the elderly. The incidence of falls continues to increase from middle age and peaks at the age of more than 80 years. The risk of fall is closely related to cognitive impairment in the elderly. Impaired cognitive function can result in postural instability and increase the risk of falls. Impaired cognitive function causes poor judgment and decision making, impaired reaction, attention and speed of information processing. Objectives: To determine the relationship of cognitive function with the risk of fall in elderly patients. Research Methods: This study is a cross-sectional study with consecutive sampling techniques, where elderly people over 60 years who go to neurology and geriatric polyclinics who meet the exclusion and inclusion criteria are included in this study. The study was taken as many as 51 subjects consecutively. Data analysis using fisher exact test and pearson correlation test. Result of the study: Demographic characteristics of research subjects are the most age range at age 60-69 years, female sex, high school education level, housewife occupation. The average MoCA INA score was 22,82 ± 3,99 and the balance scale berg score was 46.29 ± 6.62. The abnormal MoCA INA score is more for respondents with moderate fall risk, namely 14 people (38,9%) and there was a relationship between cognitive function and risk of fall with p = 0.000 (p <0.001) with a positive correlation direction with strong correlation strength (r = 0.679). Conclusion: there is a significant relationship between cognitive function and the risk of fall in the elderly.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».