Pattern of Cognitive Impairment among Community Dwelling Elderly in Egypt and Its Relation to Socioeconomic Status
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cognitive decline is well-recognized as a normative part of the aging process that strongly affects daily functioning and quality of life. Giving the different levels of cognitive health among people from different socioeconomic groups. Aim: To assess the prevalence and pattern of cognitive impairment among community dwelling elderly in Egypt and the contribution of socioeconomic status to inequality in cognitive impairment. Patients and Methods This study involved 470 elderly participants ≥ 60 years, males and females. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used to measure the prevalence of cognitive impairment, Ain Shams Cognitive Assessment (ASCA) to assess pattern of specific cognitive domain affection, and Socioeconomic status (SES) scale were used to describe the SES of participants. Results The prevalence of cognitive impairment was 50.2% in Egypt, 37.7% for MCI and 12.5% for Dementia. The most common type of cognitive impairment was degenerative type (47.8%). Pattern of specific domain affection among cognitively impaired subjects, ranged from 94% for visuospatial function to 12.7% for Abstraction. Cognitive impairment was significantly associated with increasing age, female sex, marital status single or widow, low education and with increasing total number of comorbidities, depression and positive family history of cognitive impairment. Cognitive impairment was mainly concentrated in the economically disadvantaged population (low educational level, non-occupied, limited computer use, low income and bad sanitation). Conclusion In Egypt, cognitive impairment is significantly prevalent and concentrated among those who are in low socioeconomic status. Increasing educational level of low SES population and improving their access to healthcare services will help to improve the inequity of cognitive impairment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».