Investigation on the Status and Influential Factors of Cognitive Function of Elderly People in Lalitpur
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundCognitive function comprises essential mental processes that enable individuals to perceive, learn, remember, and adapt to their environment. With the rapid growth of the global elderly population (aged ≥65 years), maintaining cognitive health has become an important public health concern. This study aimed to assess the cognitive status of elderly individuals in the Lalitpur district of Nepal and to identify factors influencing cognitive function. MethodA descriptive cross-sectional study was conducted among 307 randomly selected elderly respondents (both males and females) from Ward No. 8 of Lalitpur district. Socio-demographic characteristics and cognitive status were assessed using a structured questionnaire and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale. Data was analyzed using SPSS version 23.0. Descriptive statistics, independent t-tests, one-way ANOVA, and logistic regression analysis were performed. ResultThe mean MoCA score of respondents was 20.87 ± 5.22. Overall, 78.17% of the elderly population demonstrated cognitive impairment (MoCA score < 26). Cognitive function was found to be significantly associated with age, sex, level of education, and engagement in physical exercise. ConclusionA high prevalence of cognitive impairment was observed among elderly individuals in Lalitpur district. Interventions targeting modifiable factors particularly education and physical activity along with gender-sensitive strategies may help reduce cognitive decline among aging populations in Nepal.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».