Establishing a Dementia Prevention Framework in Rural India: The SMRUTHI Cohort's Baseline View
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the projected surge in dementia cases across low- and middle-income countries, India faces an urgent need for early prevention strategies targeting at-risk populations. The SMRUTHI cohort was developed to characterize dementia risk factors and cognitive health among rural elderly individuals (aged ≥55 years) across diverse Indian regions. METHOD: This multicentric, cross-sectional study recruited 2,402 participants across four rural regions: Tripura (East), Rajasthan (West), Karnataka (South), and Himachal Pradesh (North). Trained field investigators and psychologists conducted home visits and collected data using validated Case Report Forms (CRFs) via the REDCap platform. A dedicated data management team performed daily checks to ensure completeness and consistency. Participants were classified as illiterate if they were unable to read and write a short, simple statement related to daily life. Missing data were minimized through mandatory REDCap fields, planned revisits, and reassurances about confidentiality. Multiple imputation by chained equations (MICE) was planned for any remaining missing data. Monthly backups were done by the central statistician to ensure data security. Blinding was maintained; outcome assessors and the statistical analyst remained unaware of group allocation during analysis. RESULT: Among the 2,402 participants, most were aged ≥60 years (75.4-81.5%), and females comprised 58-66% across sites. Illiteracy was highest in Tripura (81.8%) and Karnataka (77.8%). Hypertension and diabetes were observed in up to 40.2% and 16.6%, respectively. Smoking (41.1%) and alcohol use (41.3%) were highest in Tripura. High adherence to the MIND diet was found in 97.3% in Tripura, but only 17.9% in Rajasthan. Low physical activity (<600 MET-min/week) was most common in Karnataka (58.6%). PHQ-9 scores showed depressive symptoms ≥5 in up to 9.7% (Karnataka); non-zero medians ranged from 1 (Himachal) to 6 (Tripura). Median ACE-III scores varied by region: Tripura 78 (95% CI: 77-80), Rajasthan 84 (83-85), Karnataka 88 (88-89), and Himachal 87 (87-88). CONCLUSION: The SMRUTHI cohort provides critical baseline data on dementia risk in rural India, highlighting the need for region-specific, multidomain prevention strategies in low-resource settings.
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 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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».