Investigating the Prevalence and Determinants of Mild Cognitive Impairment in the Elderly Population at Primary Care Facilities
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To investigate the prevalence and determine profile of patients with mild cognitive impairment (MCI) among older adults attended at the first level of care and the possible factors associated with MCI. Study Design: Observational, cross-sectional and analytical study. Methodology: The study was conducted with Mexican patients attending the outpatient consultation of the Gerontology Speciality at the Family Medicine Clinic “División del Norte” (an Ambulatory Care Medical Unit), in Mexico City. Data was collected through a protective design using the Montreal Cognitive Assessment test and a structured survey on sociodemographic factors. A descriptive statistical analysis and univariate and multivariate logistic regression models were performed. Results: The median age was 72 years old (IQR=66-78 years). The youngest participant was 60 years old and the oldest was 93 years old (range=33 years). The elderly population with MCI are female, septuagenarian, with a basic level of education. The prevalence of MCI was 28%, and 18% for dementia. The factors that increase the risk of MCI are: age (OR=1.072, 95% CI 1.034-1.111), hypertriglyceridemia (OR=13.709, 95%CI 1.267-148.294), peptic ulcer disease (OR=5.92, 95%CI 1.009-34.719), glaucoma (OR=4.048, 95%CI 1.051-15.596), chronic obstructive pulmonary disease (OR=5.616, 95%CI 1.024-30.802), and asthma (OR=12.323, 95%CI 1.128-134.578). The high educational level was associated as a protective factor (OR=0.336, 95%CI 0.189-0.596). Conclusion: Prevention programmes are necessary to avoid MCI, along with interventions to improve patients' quality of life, and the promotion of educational and engaging activities to support cognitive health in elderly people.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».