Assessment of cognitive functions in patients with alcohol dependence disorder and its implications for primary care: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Alcohol dependence disorder (ADD) significantly impacts public health, society, and the economy. It is characterized by chronic alcohol use, withdrawal symptoms, and cognitive impairments, particularly involving frontal lobe dysfunction. The cognitive impairments, often underexplored, are particularly relevant in primary care settings, where early detection and intervention can greatly influence outcomes. This study investigates the cognitive effects of ADD using neurocognitive tests in inpatients at a government hospital in Central India, highlighting implications for family medicine and primary care management. Materials and Methods: This cross-sectional study assessed cognitive dysfunction and its link to alcohol dependence severity in 90 inpatients at a tertiary care hospital in Central India. Participants, aged 18-65 and meeting ICD-10 criteria for alcohol dependence, underwent cognitive evaluations using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Frontal Assessment Battery (FAB), and Severity of Alcohol Dependence Questionnaire (SAD-Q). Results and Discussion: Patients with severe dependence exhibited significantly lower MoCA and FAB scores, with 72.2% scoring below the MoCA cutoff and 33.3% below the FAB cutoff. Negative correlations between SAD-Q and MoCA (-0.509) and FAB (-0.324) scores indicated that higher dependence severity was associated with greater cognitive decline. These findings highlight the importance of integrating cognitive assessments and rehabilitation into primary care practices for effective management of alcohol-related impairments. Conclusion: The study confirms severe cognitive impairments in ADD, particularly frontal executive functions. Routine cognitive evaluations in primary care settings can enable early detection and comprehensive management, improving patient outcomes and reducing the healthcare burden associated with ADD.
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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 ».