Prevalence of senile dementia in adult over 65 years of age: a cross-sectional survey of Hunan Province, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To investigate the status, influencing factors and care burden of senile dementia in the population over 65 years old in Hunan Province. To provide the basis for the prevention and treatment of senile dementia. Method From April to May 2021, a total of 5979 residents aged ≥65 years old were selected from 30 districts and counties in Hunan Province using the Simplified Community Dementia Scale (CSI-D)/Dementia Early Screening Questionnaire (AD8) as screening tools. Community diagnosis is performed by a neurologist or psychiatrist in combination with the Simple Mental State Examination Scale (MMSE)/Montreal Cognitive Assessment Scale (MOCA). c2 test and the multi-factor logistic regression analysis the influence factors of senile dementia. Results The prevalence rate of senile dementia was 13.98%. Old age (OR =1.312, 95%CI: 1.231~1.399), chronic diseases (OR = 1.296, 95%CI: 1.091~1.540), especially hypertension, cerebrovascular disease, ischemic heart disease, living in rural areas (OR =1.688, 95%CI: 1.300 ~2.190) was a risk factor, and high education level (OR=0.678, 95%CI: 0.604~0.762) was a protective factor. The care burden of senile dementia is relatively large, 27.66% of senile dementia patients cause mild to severe distress to their family members or nannies, 12.65% of patients need different degrees of care such as day care or long-term nursing home. Conclusion The prevalence rate of senile dementia is high in Hunan Province and the burden of family care is heavy. The society should pay close attention to the physical and mental health of the elderly population and take active intervention measures to improve the prevention and treatment level of dementia in the elderly population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».