Risk factors of dementia cognitive symptoms among older patients in Vietnam: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background. Dementia has emerged as a significant contributor to declining quality of life and stands as a prominent factor in the increase of disability and dependency among elderly populations globally. This study aimed to explore the relationship between cognitive symptoms of dementia and their risk factors in individuals aged 60 years and older among Vietnamese outpatients who visited Geriatrics Clinic at University Medical Center of Ho Chi Minh city, Vietnam. Methods. 387 participants who were aged ≥ 60 years old were included in the cross-sectional study. Cognitive impairment was assessed by using the Mini Mental State Evaluation (MMSE) questionnaire. The functional limitations in activities of daily living (ADL) and Instrumental Activities of Daily Living (IADL), multimorbidity, and polypharmacy were also evaluated. Frailty was determined by The Canadian Study of Health and Aging Clinical Frailty Scale. Suffering dementia was determined when MMSE score was below 24 and IADL score less than 8. Results. People with dementia cognitive symptoms accounted for 22.74 % of the cohort. The percentage increased with age, and was higher in women than in men. Factors that increased the odds of having dementia symptoms were of older age, female, multimorbidity, Frailty Scale > Grade 4 and ADL dependency. Conclusions. Age, female gender, multimorbidity, frailty and ADL dependency were considered as risk factors of dementia cognitive symptoms among the Vietnamese people aged 60 years and older.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».