Prevalence of Cognitive Impairment and its Associated Factors among Institutionalized Senior Citizens: A Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
A BSTRACT Background: The global elderly population is increasing steadily. The impact of this increasing elderly population on the healthcare system of low- and middle-income countries is huge. Cognitive impairment (CI) is a common geriatric healthcare problem that needs to be tackled urgently. The present study aims to assess the prevalence and associated factors of CI among institutionalized senior citizens. Materials and Methods: A nonexperimental research design with a descriptive cross-sectional survey approach was used. Using a purposive sampling technique, five old-age homes in Ernakulam district were selected for the study. Formal permission for the study was obtained from the institutional ethics committee and old-age home authorities. A total of 236 senior citizens participated in the study. Informed consent was taken from individual participants. Socio-personal data and cognition of senior citizens were collected using socio-personal data sheet and Montreal Cognitive Assessment, respectively, through interviews. The collected data were analyzed using descriptive and inferential statistics. Results: The average age of participants was 72.76 ± 9.17. Only 9% of participants had normal cognition. Most participants either had mild cognitive decline (45%) or moderate cognitive decline (42%). The mean cognitive score was found to be 16.59 ± 5.12. Educated senior citizens having phone contact with relatives and participating in leisure activities for more than 15 min a day were found to be at lower risk of developing CI. Conclusion: The current study points to the alarming situation of senior citizens in Kerala. Yet the study imparts hope that through lifestyle modifications (education, leisure activities, and frequent contact with relatives), we can reduce the prevalence of CI among senior citizens.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».