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Enregistrement W4406196173 · doi:10.1002/alz.086148

Mobile Early Detection Memory Screening in the Republic of Armenia

2024· article· en· W4406196173 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Functions and Memory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The Republic of Armenia is a post‐Soviet, low‐ and middle‐income country (LMIC) in the south Caucasus region with a steadily increasing aging population. The goal of this study was to provide the first look into the national cognitive health in Armenia, considering the growing burden of cognitive impairment (CI) and widespread lack of public awareness about dementia. As a component of the early detection memory screening program launched by Alzheimer’s Care Armenia’s Brain Health Project and funded through Davos Alzheimer’s Collaborative (DAC), this study aimed to understand the prevalence of CI and associated factors across the adult population. Methods Utilizing a mobile clinic, a sample of 4,066 adults (aged 25‐94) were screened for cognitive impairment across 8 urban and rural provinces in Armenia. Participants completed a Montreal Cognitive Assessment (MoCA) screening test and Health Characteristic Questionnaire including items about health behaviors and chronic health conditions. Statistical analyses were used to investigate demographic trends of CI and test for significant associations. Results MoCA scores indicated the following cognitive levels in this population: 71.2% normal cognition, 23.7% mild cognitive impairment, 4.2% moderate cognitive impairment, and 0.8% severe cognitive impairment. The most prevalent chronic conditions included history of COVID, hypertension, history of depression, and history of heart disease (Table 1). The most common health behavior was poor sleep quality (Table 2). All health behaviors and chronic health conditions were significantly associated with CI. The sample consisted of mostly women (81.5%), individuals with 12 or less years of education, higher BMI levels, and those living in rural areas, which may present potential limitations. Conclusion Findings reveal lifestyle and environmental exposures relevant to CI and highlight the possible influence of behavioral and cultural factors on dementia development. As the first study to investigate the prevalence of CI and associated factors in Armenia, this research lays the foundations for understanding unmet needs for cognitive health, guiding future policy, and establishing sustainable health infrastructure in similar post‐Soviet, LMIC. Future research should be aimed at further investigating which risk factors are predictive of cognitive status and dementia development in the region.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle