Prevalence and Predictors of Cognitive Decline Among Diabetes Mellitus Patients Attending Jinja Regional Referral Hospital: A Cross‐Sectional Study in Eastern Uganda
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».