Prevalence and possible factors of cognitive frailty in the elderly with hypertension and diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background Cognitive frailty is the coexistence of physical frailty and mild cognitive impairment. Research shows that cognitive frailty is related to an increased risk of hospitalization, mortality, disability, and dementia. Diabetes and hypertension are common risk factors for physical frailty and cognitive impairment. However, the factors influencing cognitive frailty in the elderly with hypertension and diabetes are still unclear. This study aimed to investigate the possible factors influencing cognitive frailty in the elderly with hypertension and diabetes. Methods A cross-sectional study was conducted. We evaluated people over 60 years with hypertension and diabetes who underwent physical examination in Wuxi Xin'an Community Health Service Center. Frail scale, Montreal Cognitive Assessment-Basic and clinical dementia rating were used to assess cognitive frailty. We collected demographic characteristics, hypertension and diabetes-related laboratory indicators of the participants. We also used various scales to assess the overall health status of the elderly. Results Approximately 20.8% of the participants were determined to have cognitive frailty in elderly adults with hypertension and diabetes. These participants were older, had a lower monthly income, and included a higher proportion of peasants. They also had a higher level of depression (p = 0.037), higher risk of falls (p = 0.000), higher risk of malnutrition (p = 0.002), poorer ability to perform activities of daily living (ADL) (p = 0.000), and less social support (p = 0.030). Multivariate regression analysis was used to further assess the factors for cognitive frailty. After adjusting for possible confounders, age and ADL score emerged as risk factors, whereas high monthly income decreased the risk of cognitive frailty. Conclusion Cognitive frailty is correlated with age, income, and ability to perform daily living activities in the elderly with diabetes and hypertension. Closer attention to the elderly who have low income and poor self-care ability may play an important role in the early prevention of cognitive frailty and even dementia.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».