The Prevalence of Comorbidities and Associated Factors among Patients with Dementia in the Indian Setting: Meta-analysis of Observational Studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with dementia usually have multiple comorbidities. The presence of comorbidities may exacerbate the progression of dementia and decreases the patient's ability to participate in health maintenance activities. However, there is hardly any meta-analysis estimating the magnitude of comorbidities among patients with dementia in the Indian context. Methods: statistics were calculated to measure heterogeneity among studies. Results: Fourteen studies were included in the meta-analysis based on the inclusion and exclusion criteria. Altogether, we found the coexistence of comorbid conditions such as hypertension (51.10%), diabetes (27.58%), stroke (15.99%), and factors like tobacco use (26.81 %) and alcohol use (9.19%) among patients with dementia in this setting. The level of heterogeneity was high due to differences in the methodologies in the included studies. Conclusions: Our study found hypertension as the most common comorbid condition among patients with dementia in India. The observed lacuna of methodological limitations in the studies included in the current meta-analysis provides the urgent need for good quality research to successfully meet the challenges ahead while devising appropriate strategies to treat the comorbidities among patients with dementia.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle