THE PREVALENCE OF COGNITIVE IMPAIRMENT AMONG ADULTS WITH TYPE 2 DIABETES MELLITUS
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTIONCognitive impairment is increasingly recognized as a significant complication of type 2 diabetes mellitus (T2DM), affecting memory, executive function, and processing speed. Despite its clinical relevance, cognitive impairment in T2DM often remains underdiagnosed, leading to poor disease management, reduced adherence to treatment, and diminished quality of life. METHODOLOGYThis cross-sectional study evaluated the prevalence of cognitive impairment among T2DM patients attending the Medical Outpatient Department (MOPD) and Integrated Diabetes Clinic at Hospital Sultanah Bahiyah and Hospital Sultan Abdul Halim, Kedah. Eligible participants were adults with T2DM, selected through convenience sampling. Cognitive function was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and demographic data were collected. RESULTA total of 144 participants were included, comprising 88 females (61.1%) and 56 males (38.9%). The median age of participants was 56 years old. The majority were of Malay ethnicity (n = 125, 86.8%), followed by Indian (n = 14, 9.7%), Chinese (n = 4, 2.8%), and Thai (n = 1, 0.7%). Most participants (n = 90, 62.5%) were from low-income backgrounds. Educational attainment was limited, with 16% having no formal education or only primary-level education. Cognitive function assessment revealed that only 49 participants (34%) had normal cognitive function, while 72 participants (50%) exhibited mild cognitive impairment. Moderate cognitive impairment was observed in 21 participants (14.6%), and severe cognitive impairment was identified in 2 participants (1.4%). CONCLUSIONThis study reveals a strikingly high prevalence of cognitive impairment among individuals with T2DM, underscoring an urgent need for early detection and proactive intervention. As cognitive decline directly influences disease self-management, medication adherence, and overall quality of life, its integration into routine diabetes care is imperative.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».