Hypertension and Cognitive Trajectories: A Prospective Cohort Study in the Elderly Indian Population
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: We studied the progression of mild cognitive impairment (MCI) to dementia. The relationship between dementia and several demographic parameters as well as cardiovascular risk factors (mainly hypertension) was also studied. We also ascertained the effect of antihypertensive medication compliance/adherence on the progression of dementia in adults with MCI during a 2-year period. Various biochemical parameters, which can be used as markers, were also examined. Materials and Methods: The investigation was carried out at multispecialty hospitals. The experimental protocol was approved by the ethical committee constituted as per the guidelines of Indian Council of Medical Research. Subjects enrolled were aged ≥50 years and with hypertension ≥5 years. These participants were followed up for 28.69 ± 11.85 months. Subjects were assessed by Hindi Mental State Examination (HMSE) it is a Hindi version of Mini Mental State Examination (MMSE), as well as Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test was used for MCI, further assessed by various cognitive domain specific tests. Statistical Analysis: Analysis was done using SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) software version 27.0. Results: The mean age of the study sample was 62.41 ± 8.09, with 45% of the population belonging to a rural background. Executive function was most affected. Age was negatively correlated with HMSE score ( P < 0.05), whereas education and medicine adherence were positively correlated with both HMSE and MoCA scores ( P < 0.001). Conclusion: Slowing down the rate of dementia progression is critical in developing economies to avoid the devastating economic and social burden that dementia causes. This can be achieved by managing dementia risk factors and implementing a comprehensive cognitive assessment in susceptible subjects (such as hypertension). Blood biomarkers can be beneficial in conjunction with early and easy diagnosis (MCI) and treatment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».