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Enregistrement W4309147581 · doi:10.21203/rs.3.rs-2232993/v1

The association between oral health and mild cognitive impairment in community-dwelling older adults

2022· preprint· en· W4309147581 sur OpenAlexaboutno aff
Niansi Ye, Bei Deng, Hui Hu, Yating Ai, Ling Wang, Xueting Liu, Yunqiao Peng, Yucan Li

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentMedicineDementiaClinical Dementia RatingQuality of life (healthcare)GerontologyCognitionLogistic regressionOral healthActivities of daily livingPopulationMini–Mental State ExaminationCognitive impairmentDiseasePhysical therapyPsychiatryEnvironmental healthInternal medicineDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background:As the population ages, the number of older adults aged 65 and over is increasing. Increasing age is associated with an increased risk of oral disease and cognitive decline. Older adults with cognitive impairment can experience poor oral health due to reduced self-care abilities, yet the impact of various oral health indicators on the cognitive abilities of older adults remains unclear. This study sought to investigate the relationship between various oral health indicators and mild cognitive impairment (MCI) in older adults. Methods:A cross-sectional study of 234 older adults aged 65 years or over was performed between June and September 2022. This study developed a data web platform specifically to screen and intervene with older adults with MCI, using the Mini-mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Activities of Daily Living (ADL), Clinical Dementia Rating (CDR) and Hachinski Ischemic Score (HIS) to measure MCI. Oral health status was measured by subjective and objective assessment tools, and the oral health-related quality of life (OHRQoL) was assessed by Geriatric Oral Health Assessment Index (GOHAI). Results: The univariate analyses revealed that older adults with poor oral health indicators of dental caries, chewing ability, oral and maxillofacial pain, self-perceived oral health, and OHRQoL had lower cognitive levels. The stepwise logistic regression analysis observed that higher literacy level (OR=0.064, 95%CI=0.007, 0.567) and OHRQoL score (OR=0.920, 95%CI=0.878, 0.963) were negatively associated with the presence of MCI. Conclusions:OHRQoL was found to be independently associated with MCI, implying that OHRQoL may be important in mitigating cognitive decline. The GOHAI scale can be used to more easily and reliably assess the oral health of older adults, which is important for the timely detection of poor oral conditions to delay cognitive decline. Medical workers should develop programs to improve the OHRQoL of older adults and improve the cognitive performance of those with poor OHRQoL.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,370 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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