Factors Influencing the Deterioration from Cognitive Decline of Normal Aging to Dementia among Nursing Home Residents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: A dearth of differential research exists regarding the determinants of mild cognitive impairment (MCI) and moderate cognitive impairment or dementia among nursing home residents. This study aimed to identify and examine the association between medical factors (number of comorbidities, hospitalization, disability, depression, frailty and quality of life) and moderate cognitive impairment or dementia in nursing homes residents. Methods: A cross-sectional design was used in this study. Convenience sampling of 182 participants was conducted in nursing homes located in the central part of Jordan. Montreal cognitive assessment (MoCA) was used to screen both MCI and moderate cognitive impairment or dementia. Bivariate analysis, including t-test and ANOVA test, and logistic and linear regression models were used to examine and identify the medical factors associated with moderate cognitive impairment or dementia compared to mild cognitive impairment. Results: Most nursing home residents had MCI (87.4%) compared to a few with moderate cognitive impairment or dementia. Age (t = -2.773), number of comorbidities (t = -4.045), depression (t = -4.809), frailty (t = -4.038), and quality of life physical (t = 3.282) and mental component summaries (t = 2.469) were significantly different between the stages of cognitive impairment. Marital status (t = -4.050, p < 0.001), higher-income (t = 3.755, p < 0.001), recent hospitalization (t = 2.622,p = 0.01), depression (t = -2.737, p = 0.007), and frailty (t = 2.852, p = 0.005) were significantly associated with mental ability scores among nursing home residents. Conclusion: The coexistence of comorbidities and depression among nursing home residents with MCI necessitates prompt management by healthcare providers to combat depressive symptoms in order to delay the dementia trajectory among at-risk residents. Trail registration: ClinicalTrials.gov NCT04589637, October 15,2020, Retrospectively registered.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».