Cognitive Impairment in the Elderly: a Survey and Analysis of Influencing Factors
Notice bibliographique
Résumé
Background With the intensifying trend of population aging, cognitive impairment has become one of China's significant public health challenges. The impact of lifestyle on cognitive impairment warrants further exploration. Objective This study aims to ascertain the prevalence of cognitive impairment among the elderly in the Baoshan District of Shanghai and analyze how educational level, economic status, lifestyle, and comorbidities affect cognitive impairment, providing a scientific basis for early prevention and control. Methods From July 2020 to August 2020, a stratified random sampling method was employed to survey 374 residents aged 65 and older in the Dachang Community of Baoshan District, using the Montreal Cognitive Assessment Basic Scale (MoCA-B) for cognitive evaluation. Multivariate Logistic regression analysis was used to explore the factors influencing cognitive impairment among the elderly. Results A total of 374 valid questionnaires were retrieved, with a response rate of 100.0%. The prevalence of cognitive impairment among the suburban elderly population over the age of 65 in Shanghai was 37.7% (141/374). The multivariate Logistic regression analysis indicated that socializing and chatting (OR=0.574, 95%CI=0.350-0.941) were protective factors against cognitive impairment (P<0.05), while aging (OR=1.568, 95%CI=1.207-2.307), living alone (OR=3.569, 95%CI=1.079-11.807), and daily sedentary time of ≥3 hours (OR=1.944, 95%CI=1.091-3.462) were risk factors (P<0.05) . Conclusion Over one-third of the elderly in the suburban areas of Shanghai suffer from cognitive impairment; advanced age, living alone, and prolonged daily sedentary behavior are significant risk factors that should be closely monitored.
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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 | 0,000 | 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 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 ».