Assessing Alzheimer’s Disease Knowledge and Cognitive Risk Among a Rural Older Afro-Caribbean Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Older, rural Afro-Caribbeans are a growing subset of the Black population who face increased risk for Alzheimer’s disease and related dementias (ADRD), but research targeting ADRD is scarce in this group. The purpose of this study was to investigate dementia risk among older Afro-Caribbeans living in a rural area. We also examined age, sex, and years of education, and knowledge about Alzheimer’s disease as potential predictors of dementia risk.Design A pre-post, correlational design was employed.Methods Cognitive screenings were conducted using Nasreddine’s Mini-MoCA, with tests of language fluency/orientation/recall, and linear regression analysis. A basic knowledge of Alzheimer’s disease survey (BKAD) was also administered.Findings A total of 55 Afro-Caribbean participants (67.0 +10.8y (M ± SD), 65.5% with 10y or less of education residing in a rural area within the last 20 years were included.Over 50% of the convenience sample scored in the cognitive risk range. Significant associations were found between Mini-MoCA Total and Language scores and education (p < 0.01). Further, there was a significant change from pretest to posttest in BKAD scores. BKAD pretest and posttest scores were also significantly higher for those without dementia risk based on the Mini-MoCA Total.Conclusion While the Mini-MoCA showed good reliability in less-educated older Afro-Caribbeans, scores were strongly dependent on years of education. Offering a limited intervention resulted in increased BKAD scores in this Afro-Caribbean sample, and a low BKAD score was associated with a higher dementia risk category.Clinical evidence This study contributes to the limited but growing body of research about Alzheimer’s disease knowledge, cognitive risk, and dementia detection among Afro-Caribbeans. The use of language-neutral cognitive assessments is recommended among rural older immigrants.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».