Prevalence of psychiatric disorders among elderly and comparison between cognitive impairment screening tools in primary care
Notice bibliographique
Résumé
Objetivos: Com o processo de envelhecimento acelerado da população nas últimas décadas é preciso obter informações sobre saúde mental em idosos no Brasil. A prevalência dos transtornos neurocognitivos (TNC), e de outros transtornos mentais em idosos tem aumentado. O uso de instrumentos de triagem como o Montreal Cognitive Assessment (MoCA) em sua versão original e sua versão basic, pode ajudar na identificação e no diagnóstico precoce dos TNC. A atenção primária tem potencial de fornecer informações sobre epidemiologia dos transtornos mentais em idosos pois constitui o contato mais próximo com a comunidade. O objetivo principal do estudo é verificar a frequência de transtornos mentais em idosos e comparar as qualidades psicométricas de dois instrumentos breves para rastreamento de TNC. Métodos: Trata-se, de um levantamento epidemiológico transversal, incluindo indivíduos com mais de 60 anos residentes na área de abrangência de uma unidade de saúde da família que passaram por entrevista diagnóstica e testes de rastreio para TNC. Foram entrevistados 271 idosos, realizados 104 MoCA e 81 MoCA basic. Os diagnósticos psiquiátricos foram feitos de acordo com o DSM-5. Foram determinados a área sob a curva ROC e os valores de sensibilidade/especificidade para os pontos de corte de cada instrumento. Resultados: A amostra era constituída de 57,93% (N=157) mulheres, e 70,47% (N=191) eram aposentados. A média de idade foi de 70,56 anos (DP: ±7,81) e de escolaridade, de 3,09 anos (DP: ±2,97). A prevalência geral de transtornos psiquiátricos foi de 55,35% (N=150). Os transtornos mais comuns foram os TNC presentes em 33,58% (N=91) dos idosos, Transtornos de Ansiedade em 14,76 % (N = 40), Transtornos do humor em 19,19% (N=52), Transtornos de sono em 14,76% (N=40) e Transtornos do uso de substâncias em 11,07% (N=30). Dos TNC, 21,77% (N=59) eram Transtorno Neurocognitivo Leve (TNL) e 11,81% (N=32) eram Transtorno Neurocognitivo Maior (TNM). O Transtorno de ansiedade generalizada estava presente em 17,34% (N=47) dos idosos, a fobia específica em 9,59% (N=26), um Episódio depressivo atual em 5,9% (N=16). Os demais transtornos somaram 8,49%. O MoCA apresentou uma validade discriminativa excelente para o TNM (área sob a curva ROC: 0,932; p<0,001; IC95 % 0,842-1,000) e regular para o TNL (área sob a curva ROC 0,753; p<0,001; IC95%: 0,654-0,853). O ponto de corte foi 9 (sensibilidade 83%/especificidade 95%) e 16 (sensibilidade 83%/especificidade 68%), respectivamente. O MoCA basic apresentou excelente validade discriminativa para TNM (área sob a curva: 0,910 (p<0,001; IC95 % 0,818-1.002) e boa para TNL (área sob a curva ROC: 0,834 (p<0,001; IC95%: 0,742 - 0,927). O ponto de corte foi 21 para as duas condições (sensibilidade 100%/ especificidade 72% para TNM; sensibilidade 89%/especificidade 72% para TNL). Conclusões: Os transtornos mentais apresentaram uma prevalência alta, sobretudo com a inclusão dos TNC, diferentemente de outros estudos prévios. Os instrumentos de rastreamento MoCA e MoCA basic são válidos para triagem de TNC em idosos da comunidade de baixa escolaridade. O presente trabalho fornece informações sobre as características dos instrumentos numa população de baixa escolaridade no Brasil.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».