Beyond the Diagnosis: Identifying Major Risk Factors for Dementia in a Clinical Setting
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dementia is a serious health issue, and effective management requires an understanding of its risk factors. The purpose of this study was to assess dementia risk factors in patients from Bolan Medical Complex Hospital, Quetta. Methods: From April 2021 to April 2024, a cross-sectional study was carried out with participants aged 18 and older who had been diagnosed with dementia using DSM-5 criteria. Demographic and risk factor-related data were collected through structured interviews, and cognitive status was assessed using the Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Results: The study included 178 patients, selected from a convenience sample. We found that two important independent risk factors for dementia were stroke (p < 0.001) and Wilson’s disease (p < 0.001). Significant correlations were observed between other dementia subtypes and stroke (OR = 0.339, 95% CI: 0.195 - 0.583) and Wilson’s Disease (OR = 0.424, 95% CI: 0.297 - 0.606). After adjusting for confounding factors, no additional variables were significantly associated with the risk of dementia, including age, gender, urbanization, socioeconomic status, diabetes, thyroid status, hypertension, family history, B12 deficiency, cardiovascular diseases, smoking, alcohol use, or physical activity. Conclusion: It has been determined that stroke and Wilson’s disease are significant risk factors for dementia, especially the group of dementias other than Alzheimer’s and vascular dementia. According to these results, reducing the risk of dementia may benefit from focused screening and intervention for those with a history of stroke and Wilson’s disease. Additional longitudinal research is required to validate these correlations and investigate other risk factors.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».