Prevalence of subjective cognitive decline and its association with physical health problems among urban community dwelling elderly population in South India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The incidence of cognitive disorders is increasing in India1. Stage II of the preclinical Alzheimer’s Disease (PCAD) is characterised by subjective complaints of decline in cognition, termed Subjective Cognitive Decline (SCD)2,3. Objective assessments of cognition is normal in that stage. There are no studies from India that looked at SCD in the community. Our study aims to look at the prevalence of SCD in an urban dwelling elderly population and its correlates. Method 418 individuals above the age of 60 were screened using Subjective Memory Complains Questionnaire (SMCQ) and also screened for medical and psychiatric illness. Objective measurement of cognitive functions was done using MOCA. Results 372(92.5%) had reported at least 1 subjective complaint using the participant version of the Subjective Memory Complaint Questionnaire(SMCQ). Among those without any reported subjective complaints,17(56.6%) had objective cognitive impairment on assessments. In total,13 (3.49%) had normal cognition and 179(48.12%) of the evaluated subjects had pre‐MCI SCD. There is no statistically significant association between physical health parameters of Diabetes mellitus and Hypertension or any sociodemographic variables except educational attainment. The mean subjective complaints score is lesser and means objective cognition scores are higher in those with higher secondary school educational attainment (p value<0.001) when compared to those who don’t. Conclusions There is significant morbidity of cognitive decline in the elderly. Subjective memory complaints are present in most of the elderly(92.5%) and 179(48.12%) had pre‐MCI SCD. SCD is a complex condition that requires further longitudinal studies with biomarker assessment to understand the mechanism of progression to AD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».