Subjective memory impairment and associated health factors in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Subjective memory impairment (SMI) is predictive for dementia, cognitive decline and mortality. This nationwide population-based study examines the prevalence of SMI among older adults and its associations with demographics and age-related health indicators. Methods Gesundheit 65+ is a representative health survey of people aged 65 years and older in Germany (06/2021-04/2023). A total of 3,235 participants (44.6% women, mean age 78.1 years) provided self-reported information on SMI, defined as memory worsening with associated worries. Weighted prevalences of SMI overall and stratified by demographic and health variables were calculated, and regression analysis was conducted. Results In total, 27.3% reported SMI with no differences according to sex or education level based on the Comparative Analyses of Social Mobility in Industrial Nations classification. SMI was more frequently reported by participants aged 80+, groups with poorer self-rated health, multimorbidity, polypharmacy, depressive symptoms, severe sensory and mobility limitations, falls, and severe limitations in basic and instrumental activities of daily living. In multivariable logistic regression adjusted for age, sex, education, poorer self-rated health (odd ratio = 1.58, 95% confidence interval 1.18-2.10), multimorbidity (2.11, 1.57-2.84), depressive symptoms (1.59, 1.11-2.28), severe hearing limitations (2.28, 1.67-3.10) and falls (1.72, 1.18-2.50) were independently associated with SMI, whereas all other variables were not. Discussion About a quarter of older people in Germany is experiencing SMI. SMI is associated with a variety of health problems, in particular poorer self-rated health, multimorbidity, depressive symptoms, hearing limitations and falls. In general practice, patients who are worrying about memory decline should be examined and advised on the extent to which they need support or complex health intervention to improve or stabilize their health as much as possible. Key messages • Older adults frequently report and worry about memory worsening, which adds to other health problems. • Providing interventions appears important to prevent further decline of cognition and health.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».