Subjective memory complaints in Latin American older adults: Prevalence and risk factors
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundSubjective memory complaints (SMC) are linked to an increased risk of neurocognitive disorders (NCD).ObjectiveTo estimate the prevalence of SMC and their association with sociodemographic and clinical factors in 3285 older adults (OA) from ten Latin American and Caribbean (LAC) countries.MethodThis population-based analysis used secondary data from an international multicenter study on NCD prevalence during the COVID-19 pandemic. Cognitively healthy participants were identified based on clinical criteria, cognitive assessments, and expert consensus. Participants were categorized as with (WSMC; n = 602) or without SMC (NSMC; n = 2683). Sociodemographic and clinical variables were recorded. Cognitive performance was assessed using the Montreal Cognitive Assessment-Short Version (MoCA-T), depressive symptoms with the 15-item Geriatric Depression Scale (GDS-15), and functional decline with the Eight-Item Informant Interview (AD8). Mean difference analyses and logistic regressions were performed.ResultsThe regional prevalence of SMC was 18.33%, ranging from 11.59% in Guatemala to 26.30% in Peru. OA with SMC showed lower education, poorer cognitive performance, and higher rates of anxiety, falls, and fractures. Regression models revealed significant associations between SMC and lower education (p < 0.001), emotional distress (p < 0.001), age (p = 0.024), anxiety (p = 0.017), infrequent and occasional falls (p = 0.017; p = 0.002), and fractures (p = 0.028).ConclusionsSMC are prevalent among LAC older adults and are associated with multiple risk factors, highlighting their public health relevance and potential as early indicators of NCD risk.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».