Evaluating cognitive impairment among a geriatric population in India using the Indian Council of Medical Research (ICMR)–multilingual dementia research and assessment (MUDRA) toolbox
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive impairment disproportionately affects the geriatric population in India due to a combination of nutritional, socioeconomic, and environmental factors. Aim: This study employed the culturally validated Indian Council of Medical Research (ICMR)–Multilingual Dementia Research and Assessment (MUDRA) Toolbox to investigate cognitive impairment among geriatric population in Gorakhpur, India and to assess their performance in the various cognitive domains of the MUDRA toolbox. Methods: This cross-sectional study included 1013 participants aged over 60 years selected through multistage random sampling across seven blocks in Gorakhpur district. Participants who exhibited cognitive impairment on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test underwent further assessments across multiple cognitive domains in the MUDRA Toolbox, including tests of attention and executive functions, episodic memory, language, and visuospatial functions. Data were analyzed using descriptive statistics, Chi-square test, Mann–Whitney U test, and multinomial logistic regression. Results: Among 1013 participants, 847 screened positive on MoCA (70.4% mild, 13.2% moderate) for cognitive impairment and were assessed further for other domains of ICMR-MUDRA toolbox. Males performed significantly better than females across multiple MUDRA toolbox domains, including attention and executive functions, episodic memory, language, and visuospatial skills ( P ≤ 0.05). Females showed higher error rates in Trail Making Tests and higher line bisection deviation ( P < 0.001). Conclusion: Significant cognitive impairment exists among geriatric population in Gorakhpur. It could arise from the disparities in educational attainment and occupational engagement. These findings emphasize the need for early public health interventions specific for middle-aged population to delay the onset of cognitive impairment.
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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 | 0,036 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».