Cognitive impairment and associated factors among patients with mood disorders receiving care at public hospitals in Gedeo zone, Southern Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairment is characterized by difficulty in attention, memory, problem-solving, and decision-making. It is strongly linked to mood disorders and affects work performance, social interactions, medication adherence, and overall quality of life. Despite the high burden of the problem, evidence on its prevalence and contributing factors remains scarce in low- and middle-income countries. This study aimed to determine the prevalence and associated factors of cognitive impairment among individuals with mood disorders. METHOD: A cross-sectional study was conducted at Gedeo Zone public hospitals. A systematic sampling technique was used to select a total of 422 individuals receiving care for mood disorders. The outcome variable was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The data were entered into Epi Data version 4.2 and analyzed using STATA version 17. Bivariable and multivariable logistic regression analyses were performed to identify factors associated with cognitive impairment. The presence of an association was examined with an adjusted odd ratio with a 95% confidence interval and variables with P values less than 0.05 were considered a statistically significant association. RESULT: The prevalence of cognitive impairment among individuals with bipolar disorders and depressive disorders was 34.5% (95% CI: 32.7-36.9) and 38.7% (95% CI: 36.4-40.8), respectively. Having a longer duration of treatment [AOR = 1.87 (95% CI: 1.57, 2.94)], a duration of illness 10 years and above [AOR = 2.13 (95% CI 1.23, 4.48)], and severe depressive symptoms [AOR = 2.15 (95% CI 1.14, 4.97)] were significantly associated with cognitive impairment among individuals with depressive disorders. Medication non-adherence [AOR = 1.48 (95% CI: 1.34, 2.78)], a long duration of illness [AOR = 1.42 (95% CI: 1.09, 2.48)], and severe manic symptoms [AOR = 2.16 (95% CI: 1.18, 5.28)] were significantly associated with cognitive impairment among participants with bipolar disorders. CONCLUSION: This study revealed a high prevalence of cognitive impairment in patients with mood disorders. Therefore, early screening and intervention for cognitive impairment in mood disorder patients are essential to deliver holistic care and improve treatment outcomes. Integrating cognitive assessments into routine mental health evaluations can help identify early deficits and enable tailored interventions. Additionally, cognitive remediation strategies such as structured patient education, side-effect management, and medication adjustments should be prioritized to enhance adherence and overall recovery.
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.
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 ».