Cognitive impairment in elderly type II Diabetes Mellitus and its associated risk factors / Rosnadia Suain Bon
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive impairment is common and may be part of normal ageing and may act as a precursor to dementia. There are several modifiable risk factors such as diabetes, dyslipidaemia and obesity which can promote the progression of dementia. This study aims to determine the prevalence of cognitive impairment and its associated factors and specific psychiatry disorders among elderly Type II Diabetes Mellitus patients in Hospital Kuala Lumpur.This is a cross sectional study involving 113 older adults more than 60 years old diagnosed as type II Diabetes Mellitus attending specialist physician clinic in Hospital Kuala Lumpur. The participants were recruited through universal sampling. Screening tools included demographic questionnaires, Montreal Cognitive Assessment-Malay ( MoCA), Depression Anxiety Stress Scale - Malay( DASS ) and MINI International Neuropsychiatry Interview - Malay ( M.I.N.I). The cut-off score for MoCA was taken as 22/23 for cognitive impairment. Descriptive analysis was performed and followed by multiple logistic regression. The prevalence of cognitive impairment was 46.9%. The prevalence for major depression and anxiety disorders were 10.6% and 2.7% respectively. Factors that were found to be significantly associated with cognitive impairment were Indian & Punjabi ethnicities (OR = 4.896, CI= 1.570-15.271), secondary education level ( OR = 0.343; CI = 0.122-0.962) and tertiary education level (OR = 0.045; CI = 0.008-0.257 ). Cognitive impairment was high among elderly type II diabetes mellitus and it was significantly associated with ethnicity and education level.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».