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Enregistrement W7116962258 · doi:10.1002/alz70861_108717

Understanding Cognitive Decline in Armenia’s Aging Population: A Nationwide Screening Study

2025· article· en· W7116962258 sur OpenAlexaboutno aff
Pateel A. Jivalagian, Arina Megerdichian, Joan K. Monin, Armen J. Moughamian, M. R. Movsisyan, Abraham Hambardzumian, Jane Mahakian

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthCognitive declineChristian ministryEpidemiologyCognitionCognitive impairmentHealthy aging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Amid developing health infrastructure, the Republic of Armenia's older adult population faces increasing concerns for cognitive impairment (CI) and subsequent dementia. The landlocked, post-Soviet country presents a unique opportunity to study a population that has been genetically isolated with a history of stressors like generational trauma and a high burden of vascular disease. The objective of this study is to contextualize the biological and environmental risk factors associated with CI in the severely understudied Armenian population. METHOD: This is a population-based, secondary analysis. Early detection cognitive screenings were conducted across 8 provinces by Alzheimer's Care Armenia from 2022-2023. The sample consisted of 2,598 older adults (55 years and older). The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was administered to assess CI. CI was dichotomized into no CI or any level of CI. Age was categorized into ten-year intervals. Health behaviors and conditions were self-reported. Descriptive statistics and multivariable logistic regression analysis were performed to understand population-level trends. RESULT: CI was observed in 37.1% of total participants: aged 55-64 (35.1%), 65-74 years (41.2%), and 75+ (23.7%). Individuals aged 65-74 and 75+ had increasingly higher odds of CI [AOR=2.00(1.64, 2.43); 5.92(4.37, 8.07), respectively] compared to younger individuals aged 55-64. Males had higher odds of CI [AOR=1.36(1.04, 1.78)]. Urban residence served as a protective factor for developing CI [AOR=0.72(0.59, 0.88)]. Obese BMI level was also protective [AOR=0.70(0.55, 0.90)]. Hearing loss was significantly associated with CI [AOR=1.52(1.25, 1.86)]. These results were significant (p <0.05). CONCLUSION: CI presents an emerging problem in developing countries, like Armenia, and requires engagement with the Ministry of Health and local stakeholders to provide culturally tailored preventive care. Establishing a national brain health registry in Armenia is vital to guide research efforts, design tailored interventions, structure public health planning, and contribute to global brain health knowledge. Future research should explore the contribution of individual risk factors to CI in the Armenian population, such as a potential genetic predisposition to hearing loss.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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