Predictors of cognitive impairment in patients with substance use disorder in Kiambu County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive impairments induced by substance use contribute to poorer treatment outcomes among patients with substance use disorder (SUD). Neuropsychological assessments are often neglected during patient evaluation in SUD treatment programs owing to the fact that they require extensive time for evaluation and are resource intensive. This inattention is likely to compromise comprehensive treatments which would offer better prognosis for such patients undergoing treatment for SUD. The main objective of this study was to determine predictors of neuro cognitive disorders (NCD) in patients with substance use disorders enrolled in rehabilitation centers in Kiambu County, Kenya. A cross-sectional design was adopted and data collected between Oct-23 to Jan 2024, covering a total of 250 patients aged 18-65 years that consented to participate in the study. Consecutive non-probability sampling technique was deployed in the recruitment of the respondents into the study. A self-rated questionnaire was developed for data collection whereas the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Tool was employed in the screening for cognitive impairment. The prevalence of cognitive impairment was 34.8% (Prevalence per primary substance showed alcohol=37%, .cannabis=22%, and khat=22%). Age Coefficient=0.0852, P=0.013 CI= 0.018- 0.152), education (Coefficient=0.0783, P<0.008 CI= 0.021-0.139), and anxiety disorder (Coefficient=0.4286, P<0.001 CI= 0.317- .540) were found to be significantly associated with neurocognitive disorders at multivariate analysis. This shows that it is important to screen for cognitive impairments during early treatment stages considering the high prevalence rate. This will enhance the choice of treatment course and maximize on treatment outcomes.
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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 | 0,001 | 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 ».