Prevalence of Cognitive Impairment among Type 2 Diabetes Mellitus Patients Attending Family Medicine Clin-ic in Suez Canal University Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dementia risk is increased by 50% in people with type 2 diabetes mellitus (T2DM). The gradual loss of most cognitive functions leads to increased dependency and social isolation. Aim: This study aimed to assess the prevalence of cognitive impairment among T2DM patients compared to non-diabetic patients and to determine the associated factors that increase the risk of cognitive impairment among T2DM patients. Subjects and Methods: A comparative cross-sectional study was conducted at the family medicine outpatient clinic, Suez Canal University Hospital, Egypt, between October 2019 and October 2020. A simple random sampling of 400 participants was categorized into two groups, T2DM patients (200) and non-diabetic patients (200). The Mini Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) tools were used to assess the cognitive function. Results: The prevalence of cognitive impairment was 50% in diabetic patients as measured by MoCA,compared to 26.5 % in the non-diabetic group (P <0.05). In specific cognitive domains (orientation, calculation, recall, and language), diabetic patients showed significantly lower scores compared with non-diabetic patients (P <0.05). Education and socioeconomic status were significant positive predictors of MMSE score; while age, BMI, duration of diabetes, FBG, HbA1c, and LDL were negative predictors of cognitive impairment tested by MMSE among T2DM patients(p < 0.05). Conclusion: Diabetic patients were more likely to have cognitive impairment compared to patients without diabetes. Diabetes had a particularly negative impact on the following cognitive functions: orientation, calculation, recall, and language.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».