Prevalence of dementia and mild cognitive impairment among older Albanian patients detected by different screening tools
Notice bibliographique
Résumé
Rationale, aims and objectives: Recent studies have identified significant gaps in dementia´s epidemiology, especially regarding low- and middle-income countries. The aim of our study was to estimate the prevalence of mild cognitive impairment (MCI) and dementia by applying different tests among older Albanian patients and to find correlates with socio-demographic and medical factors. Method: Study population consisted of older people (60 years or more) who visited primary healthcare centers in two Albanian cities (Shkoder and Tirana). The MoCA (Montreal Cognitive Assessment), MoCA B (Basic) and the mini-cog were translated and applied by two trained pharmacists. A predictive multivariate logistic regression analysis was conducted. Degree of agreement between the MoCA and mini-cog tools was assessed using Kappa statistic. Results: A total of 206 participants with a mean age of 68,8 years old (SD 5.65), almost equally distributed among the two cities, were included in our study. A high prevalence of dementia and MCI was detected with MoCA, respectively 19,42 % and 93,20 %. The latter was 20,39 % with mini-cog. Multivariate regression analysis showed that men had an elevated risk for MCI (OR 5,31; 95% CI 1,40 – 20,15), as well as patients from Shkoder (OR 14,48; 95% CI 1,11 – 4,53), when MoCA detected MCI. According to mini-cog, more than 7 years of education acted as a protective factor for MCI (OR 0,12; 95% CI, 0,05 – 0,33), whereas having 1 to 6 years of education was a risk factor. For each year increase of age the risk of MCI was 1,16 times higher. The degree of agreement between the two tools was poor with Kappa 2.38 (SD 1,87). Conclusion: The results of these tests may help in selecting individuals for more specialised examination, in order to facilitate early diagnosis of dementia and MCI among Albanian older patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».