Exploration of demographic prevalence of mild cognitive impairment using Montreal cognitive assessment: A cross-sectional pilot study in the Cape Coast Metropolis, Ghana.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Global prevalence of dementia is projected to rise, particularly in low and middle-income countries like Ghana. Mild cognitive impairment (MCI), an intermediate phase between normal cognitive aging and dementia, is characterized by an objective and subjective decline in cognitive abilities. Individuals with MCI have a greater likelihood of progression to dementia. Purpose: There is a paucity of studies focused on assessing the prevalence, risk factors and characteristics of mild cognitive impairment within the Ghanaian population. This study assessed the prevalence of mild cognitive impairment and explored its relationship with various sociodemographic factors. Methods: A prospective cross-sectional analytical study within Cape Coast, Ghana, evaluating the cognition of 100 participants using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) tool. The prevalence of MCI was determined using simple descriptive measures. The two-way ANOVA was used to determine risk factors for developing MCI. The Pearson correlation coefficient was used to determine the relationship between educational level and MoCA score. Results: A majority (65.4 %) of participants within the age group 40-49 years had mild cognitive impairment. 42.86 % of male and 40.54 % of female participants had MCI (MoCA score < 26). There was a significant correlation (r= 0.608, p= 0.0001) between the educational level of participants and the MoCA score. Participants classified as having MCI based on their MoCA score, performed significantly poorer in visuospatial, attention, language, abstraction and delayed recall domains compared to those with normal cognition. Conclusion: The MoCA tool is a useful for detecting MCI, particularly among Ghanaians with at least 7 years of formal education. The prevalence of MCI among individuals aged 40-49 years in the Cape Coast Metropolis represents an important health burden.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».