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Enregistrement W4390201314 · doi:10.1002/alz.076293

Prevalence of mild cognitive impairment in an urban, community dwelling, elderly population and its association with Serum Vitamin B12 levels in South India.

2023· article· en· W4390201314 sur OpenAlexaboutno aff
Jayakumar Menon, Suvarna Jyothi Kantipudi

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVitamin B12CognitionPopulationCognitive impairmentDiseaseGerontologyMontreal Cognitive AssessmentEnvironmental healthInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Prevalence of cognitive disorders is becoming higher in low and middle income societies with increasing lifespan1. Multiple factors contribute to emergence of cognitive disorders including genes, lifestyle, diet and nutrition, co‐morbid metabolic and vascular risk factors 2. There has been only a few studies from India, looking at the prevalence of cognitive impairment in the community. Ageing and dietary preferences pose a higher risk for B12 and Folic acid deficiencies, contributing to cognitive difficulties3. Our study aims to look at the prevalence of cognitive impairment in a community dwelling elderly population and the association of mild cognitive Impairment (MCI) with serum B12 levels. Method A total of 308 individuals above the age of 60 were screened for medical issues and psychiatric illnesses. Those who fulfilled the intake criteria were evaluated using Subjective Memory Complaint Questionnaire (SMCQ), MOCA, ACE‐R or RUDAS and FAB. Serum B12 levels were evaluated for all the individuals. Result 51.8 percent of individuals had normal cognitive function. The prevalence of cognitive impairment was 48.8%. Among these 42.3% of individuals had mild cognitive impairment. There was no significant correlation between MCI and Serum B12 levels in the screened population. Conclusion There is a high prevalence of cognitive difficulties in the studied population.Dietary deficiency of Vitamin B12 does not appear to be a major factor contributing to the MCI. Alzheimer’s disease, vascular cognitive impairment and lifestyle and metabolic risk factors may need to be considered as contributory factors References: 1) Ravindranath V, Sundarakumar JS. Changing demography and the challenge of dementia in India. Nat Rev Neurol. 2021 Dec;17(12):747‐58. 2)Scheltens P et al. Alzheimer’s disease. The Lancet. 2021 Apr 24;397(10284):1577‐90. 3) Zhang C et al; Vitamin B12, B6, or Folate and Cognitive Function in Community‐Dwelling Older Adults: A Systematic Review and Meta‐Analysis. Journal of Alzheimer’s Disease. 2020 Jan 1;77(2):781‐94.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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