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Enregistrement W6907339868 · doi:10.19428/j.cnki.sjpm.2024.24269

Correlation analysis between mild cognitive impairment and the traditional Chinese medicine body constitution types among the elderly in a community in Changning District, Shanghai

2024· article· en· W6907339868 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraditional Chinese Medicine Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaConstitutionCognitive impairmentTraditional Chinese medicineCognitionMontreal Cognitive AssessmentDiseaseChinese community

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectiveTo investigate the correlation between mild cognitive impairment (MCI) and traditional Chinese medicine (TCM) body constitution types in the elderly, and to provide an evidence for the control of cognitive impairment in the elderly.MethodsThe elderly aged 65 and above who participated in the community physical examinations in a community of Changning District, Shanghai were selected as the research subjects. The cognitive function was assessed by using the Clock Drawing Test combined with the Ascertain Dementia 8-item Questionnaire (AD8), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Mini-mental State Examination (MMSE). The diagnostic criteria for MCI was identified based on the 2018 Chinese Guidelines for the Diagnosis and Treatment of Dementia and Cognitive Disorders, along with the assessment results and clinical history information. The current investigation method was used to collect the basic information and the prevalence of chronic disease of the subjects through questionnaire inquiries. The elderly subjects’ ability to take care of themselves was evaluated based on the Elderly Self⁃Care Ability Evaluation Scale, while the TCM body constitution types were determined based on the Chinese Medicine Health Care Management Service Specification. The association of the detection rate of MCI with gender, education level, history of chronic disease and TCM body constitution types were analyzed lastly.ResultsA total of 2 351 elderly people were investigated, including 1 037 males and 1 314 females, with an average age of (74.11±6.15) years. 174 subjects, accounting for 7.40%, were identified with MCI. The highest detection rate of MCI in the elderly are those with a Qi stagnation constitution (10.8%), followed by those with a dampness-heat constitution (9.1%) and a Qi deficiency constitution (8.4%). Multivariate logistic regression analysis showed that advanced age, lower educational level, a history of tuberculosis, and TCM constitutions such as dampness-heat, Qi stagnation, and Qi deficiency were the potential risk factors for MCI.ConclusionThere is a significant association between TCM constitution types such as dampness-heat, Qi stagnation, and Qi deficiency with MCI. TCM techniques can be integrated into the health management services for the elderly population, and targeted interventions can be provided to those with imbalanced constitution types so as to reduce the risk of MCI.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,319 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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