Association of cardiovascular and metabolic diseases with risk of dementia in the urban population of North India
Notice bibliographique
Résumé
Background/Aim: Dementia has become a public health problem due to its association with biological risk factors; obesity, diabetes, hypertension and hypercholesterolaemia. Most of these risk factors, appear to be associated with dementia as well as with risk of coronary artery diseases (CADs) and stroke. This study aimed to find out the association of biological risk factors with cognitive impairment and dementia. Methods: Cross-sectional survey in a hospital was performed. After written informed consent and approval from hospital ethic committee, all subjects (n = 2002) above 25 years of age (1016 males and 986 females) were randomly selected and recruited from urban population of Moradabad, North India. Clinical data and risk factors were recorded with the help of case record form and validated questionnaires. Assessment of cognitive decline and dementia was made by Singh's memory function rating scale and biological risk factors by physical examination, sphygmomanometer and electrocardiography. The association of biological risk factors with dementia was calculated by multivariate logistic regression analysis after adjustment of age and sex. Results: Obesity, diabetes, hypertension, CAD and hypercholesterolemia were highly prevalent independent risk factors among patients with dementia. Multivariate logistic regression analysis showed that regardless of age and body mass index, diabetes mellitus and CAD were highly significant (p < 0.001) risk factors of dementia. Hypertension and family history of dementia were weakly but significantly(p < 0.05) associated with dementia. Conclusion: It is possible that increased frequency of obesity, diabetes, hypertension and CAD may increase the risk of dementia in an ageing population. Prevention and control of these biological risk factors may cause decline in the risk of dementia.
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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 | 0,001 | 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 ».