A Community-Based Study of Dementia in Mexican American and Non-Hispanic White Individuals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little information is available on the prevalence of cognitive impairment in Mexican American persons. OBJECTIVE: To determine the prevalence of mild cognitive impairment (MCI) and dementia in those 65 years and older among Mexican American and non-Hispanic white individuals in a community. METHODS: This was a population-based cohort study in Nueces County, Texas, USA. Participants were recruited using a random housing sample. The Harmonized Cognitive Assessment (HCAP) participant and informant protocol was performed after Montreal Cognitive Assessment (MoCA) screening. An algorithm was used to sort participants into diagnostic categories: no cognitive impairment, MCI, or dementia. Logistic regression determined the association of ethnicity with MCI and dementia controlling for age, gender, and education. RESULTS: 1,901 participants completed the MoCA and 547 the HCAP. Mexican Americans were younger and had less educational attainment than non-Hispanic whites. Overall, dementia prevalence was 11.6% (95% CI 9.2-14.0) and MCI prevalence was 21.2% (95% CI 17.5-24.8). After adjusting for age, gender, and education level, there was no significant ethnic difference in the odds of dementia or MCI. Those with ≤11 compared with ≥16 years of education had much higher dementia [OR = 4.9 (95% CI 2.2-11.1)] and MCI risk [OR = 3.5 (95% CI 1.6-7.5)]. CONCLUSIONS: Dementia and MCI prevalence were high in both Mexican American and non-Hispanic white populations. Mexican American persons had double the odds of mild cognitive impairment and this was attenuated when age and educational attainment were considered. Educational attainment was a potent predictor of cognitive impairment.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».