The Prevalence And Risk Factors Of Cognitive Dysfunction In Patients With Diabetes Mellitus In Iraq
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus is a chronic metabolic disease that is distinguished by many complications. It is mainly a self-managed disease that needs intact cognition to maintain better quality of life. Cognitive dysfunction is a neurodegenerative changes that might be associated with diabetes mellitus. It is considered as the first stage of dementia and Alzheimer disease which is together with diabetes are global growing prevalence health concerns. This study investigates the unclear relationship between diabetes mellitus and cognitive dysfunction. It deals with occurrence of cognitive dysfunction among diabetes. It also compares the occurrenceof cognitive impairment in type 1 and type 2 diabetes. In addition, it investigates the influence of diabetes as a chronic disease, its complication and treatment on cognitive performance. A comparative cross-sectional methodology was adopted to achieve the study objectives. Two tools were used to evaluate cognitive dysfunction, the Mini-Mental Status Examination (MMSE), and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). After calculating sample size, 380 patients with diabetes, and 100 control subjects who met inclusion and exclusion criteria were included in the study. As a sub-study, the association between brain magnetic resonance imaging (MRI) marker status and cognitive performance was assessed for certain number of participants (n=10 per arm). The major findings of this study are that according to MMSE, the prevalence of cognitive dysfunction was 16.3% of patients with diabetes and 7% of controls.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».