MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416567573 · doi:10.1002/hsr2.71548

Prevalence and Predictors of Cognitive Decline Among Diabetes Mellitus Patients Attending Jinja Regional Referral Hospital: A Cross‐Sectional Study in Eastern Uganda

2025· article· en· W4416567573 sur OpenAlexaboutno aff
Jasper Silver Makasi, Narayana Goruntla, Bhavana Reddy Bommireddy, Bhavani Mopuri, Vigneshwaran Easwaran, Mohammad Jaffar Sadiq Mantargi, Vishnuvandana Bandaru, Joseph Obiezu Chukwujekwu Ezeonwumelu, Tadele Mekuriya Yadesa

Notice bibliographique

RevueHealth Science Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusReferralCognitive declineAlcohol intakeRisk factorDiseaseObesityDuration (music)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims: The burden of cognitive impairment (CI) is high in diabetes mellitus. CI can adversely affect the self-care and management of diabetes, which results in an increase in the risk of hypo- or hyperglycaemic events and diabetic complications. The study aimed to determine the prevalence and predictors of CI in diabetic patients. Methods: A hospital-based, cross-sectional study was conducted among diabetic patients who were attending Jinja Regional Referral Hospital (JRRH), Eastern Uganda, from April to June 2024. A pre-designed data collection tool was used to capture socio-demographics and clinic profiles of the participants. A Montreal Cognitive Assessment (MoCA), version 8.1, was used to assess the CI (score: ≥ 26 = normal, < 26 = cognitive impairment) in diabetic patients. We used a binary and multiple logistic regression analysis to identify predictors of CI in diabetes. Results: The prevalence of CI among diabetic patients was 63.11% (95% CI: 58.3-67.9), and it was high among Type II diabetic patients (66.96%). Most of the patients have mild CI (73.77%). Delayed recall (78.96%) and language (73.77%) cognitive domains were greatly affected. Variables like advanced age (AOR = 6.08; 95% CI = 2.05-18.03), education (Illiterate: AOR = 5.90; 95% CI = 2.16-16.14; primary: AOR = 17.07; 95% CI = 5.64-51.71), alcohol use (AOR = 2.56; 95% CI = 1.22-5.37), no physical activity (AOR = 5.24; 95% CI = 2.52-10.91), type II diabetes (AOR = 7.02; 95% CI = 2.17-22.64), duration of diabetes (5-10 years: AOR = 14.09; 95% CI = 5.75-34.55; > 10 years: AOR = 78.80; 95% CI = 23.79-260.95), uncontrolled blood glucose (AOR = 5.13; 95% CI = 1.91-13.83), hypertension (AOR = 5.26; 95% CI = 2.08-13.34), and diabetic complications (AOR = 4.30; 95% CI = 1.38-13.36) were significantly associated with CI among diabetic patients. Conclusion: The study concludes that more than half of the diabetic patients had CI. Factors such as age, education, alcohol use, physical activity, diabetes type, duration of diabetes, glycaemic control, hypertension, and diabetic complications were significantly associated with CI in diabetes. Therefore, the study recommends planning and implementing management strategies that focus on predictors of CI in diabetes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Science ReportsMême sujetDiabetes, Cardiovascular Risks, and LipoproteinsTravaux en français237 207