Early detection of the risk of cognitive disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive disorders are a relevant problem in an aging population. Research shows a wide range of data on the prevalence of cognitive disorders in the general population. Thus, more studies on the prevalence of cognitive disorders and assessment of the risks of their development are necessary, which will determine the burden on the regional healthcare system.
 AIM: To examine the prevalence of cognitive impairment in an outpatient multidisciplinary clinic setting and determine the risk ratios for cognitive deficits in different age groups.
 MATERIALS AND METHODS: The Montreal Cognitive Assessment Scale was used in the screening of people aged 4590 years.
 RESULTS: Cognitive dysfunction was noted in 20.0% of patients in the group aged 4559 years, 33.1% in the group aged 6074 years, and 79.6% in the group aged 7590 years. The average results on the assessment of cognitive functions of persons aged 4559 (27.10.3) and 6074 (26.20.2) years corresponded to the norm, and the value in persons aged 7590 (23.60.3) years was below the norm. In groups aged 6074 and 7590 years, the prevalence of cognitive dysfunction was comparable between men and women. Cognitive impairments in men aged 4559 years were recorded 2.5 times more often than that in women. The risk of cognitive disorders in the second group (aged 6074 years) relative to that in the first group (aged 4559 years) is insignificant (relative risk [RR], 1.21). In the third group (aged 7590 years), the probability of cognitive disorders is significantly higher than that in the second group (RR=2.40) and nearly five times higher than that in the first group (RR=4.86).
 CONCLUSION: Sex- and age-stratified screening indicators for assessing cognitive functions and the RRs of developing cognitive disorders in older age groups make it possible to plan for diagnostic, therapeutic, and preventive measures in mental health.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».