Factors associated with cognitive performance among urban older adults of Dodoma City, central Tanzania: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive performance among older adults globally shows varied trends, with high-income countries reporting improved outcomes due to enhanced education and healthcare. In contrast, sub-Saharan Africa faces rising rates of cognitive impairment, particularly among older people. Existing research in Tanzania has predominantly focused on rural populations, leaving a significant gap regarding urban older residents. This study addresses this gap by examining the factors that influence cognitive performance among older urban residents in Dodoma City. METHODS: We conducted an analytical cross-sectional study that included 435 older adults. Random sampling was applied to recruit study participants. Cognitive performance was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Data were analysed using descriptive statistics and univariate and multivariate linear regression in SPSS version 29, with a statistical significance level set at p < 0.05 to determine cognitive performance and associated factors. RESULTS: The mean score on the cognitive performance test was 11.9, with a standard deviation of 7.564. Factors associated with cognitive performance were; Age, for every 9-year age difference (β: - 0.09; 95% CI - 0.15 to - 0.03), primary and secondary education (β: 2.73; 95% CI 1.51-3.94) and (β: 6.99; 95% CI 4.79-9.20) respectively. Self-employment (β: - 3.49; 95% CI - 5.05 to - 1.92), homemaker (β: - 4.91; 95% CI - 6.23 to - 3.56), unable to work (β: - 4.59; 95% CI - 6.26 to - 2.92), widowed participants (β: - 1.60; 95% CI - 2.70 to - 0.51), reported middle income (β: 7.29; 95% CI 1.59-12.79), Family size with fewer dependents (β: 2.82; 95% CI 1.73-3.90). Additionally, alcohol consumption (β: - 2.08; 95% CI - 3.27 to - 0.88), an increase in 6 units on geriatric depressive symptoms scores (β: - 0.15; 95% CI - 0.24 to - 0.05), and an increase in 2.5 units in IADL scores (β: 0.84; 95% CI 0.57-1.12). CONCLUSION: The findings indicate a complex interplay of demographic, educational, economic, and behavioural factors that significantly influence the low score in cognitive performance. The associated factors mentioned above should be addressed to increase cognitive performance. Overall, promoting educational and socioeconomic opportunities, along with addressing mental health issues, could play a crucial role in enhancing cognitive function in the aging population.
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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 ».