Influence of Sociodemographic Characteristics on cognitive Functions in Multiple Sclerosis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multiple sclerosis is a a complex diesase that may be presented by different neurological symptoms causing impairment of physical, psychological and cognitive functions. Objective: The aim of the study was to evaluate the influence of sociodemographic characteristics on cognitive functions in multiple sclerosis patients. Methods: This study included 60 MS patients treated at the Department of Neurology, Clinical Center University of Sarajevo. Inclusion criteria were clinically definite diagnosis of multiple sclerosis, 18 years of age or older and were able to give written informed consent. Cognitive function was evaluated by the Montreal Cognitive Assessment (MoCa) screening test. Mann-Whitney and Kruskal-Wallis test were used for comparisons between sociodemographic characteristics and MoCa test scores. Results: 76.66% were female patients. Average age of patients was 44.5 years. 70% of patients were married. 73,33% of patients had a high school degree, 20% had a college degree while only 6,66% had primary education. 38,33% of patients were employed, 33,33% were unemployed and 28,33% retired. 88.33% of patients had cognitive impairment, 68.33% having mild cognitive impairment. Executive functions (53,66%) and delayed recall (28,33%) were rated the worst. The median value of the Naming and Language MoCa domains of cognition showed statistical significant correlation with level of education (p<0.05; p<0.01).The mean value of the Language variable was statistically significantly lower in respondents aged 35 and over compared to respondents younger than 35 years (p=0,003;p<0,01), Statistically significant correlation was found between the level of education and cognitive status (rho=0,276,p<0,05), while the other variables (gender, age, marital status and employment ) did not show a statistically significant corellation. Conclusion: High perecentage of MS patients has cognitive impairment. Executive functions are rated the worst. Education is the major factor that contribute to better cognitive functioning in MS patients independent of age or employment status. The highest correlation is found between language and naming domains of cognition. Gender did not prove to be predictive factor of cognition in multiple sclerosis patients at any domain.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».