.....The Relation between Multimorbidity in Elderly Patients with Mild Cognitive Impairment...
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT:Background: A common condition among the elderly is mild cognitive impairment (MCI), which is a stage in between normal aging and dementia. There is little data to support the link between MCI and the existence of certain chronic illnesses in older persons, despite the condition's high incidence. Early identification and prevention of further cognitive deterioration depend on an understanding of this link.Aim of the work: To assess multi-morbidity in elderly patients with MCI.Methods: A case–control study was carried out on 70 elderly participants aged 60 years and above. All participants underwent a comprehensive geriatric assessment, including cognitive evaluation using the Montreal Cognitive Assessment–Basic (MoCA-B) and assessment of comorbidities using the Charlson Comorbidity Index.Results: Multimorbidity, characterized by the presence of two or more chronic conditions, was identified in 80% of patients with mild cognitive impairment (MCI), with 28.6% exhibiting severe multimorbidity, defined as four or more chronic diseases. The MCI group exhibited a markedly greater prevalence of multimorbidity in comparison to cognitively normal controls.Conclusion: Several concomitant medical diseases are often prevalent in older persons with moderate cognitive impairment, including vascular and metabolic illnesses like diabetes and hypertension. The risk of dementia development may be decreased by early detection and treatment of various comorbidities.Keywords: Mild cognitive impairment, Multimorbidity, Charlson Comorbidity Index, MoCA-B, Elderly
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».