MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2622554858

ปจจยทมความสมพนธกบภาวะการรคดบกพรองเลกนอยในผสงอาย จงหวดเชยงราย;Factors Related to Mild Cognitive Impairments in Elderly People in Chiang Rai Province

2017· article· th· W2622554858 on OpenAlexaboutno aff
ปิยะภร ไพรสนธิ์, พรสวรรค์ เชื้อเจ็ดตน

Bibliographic record

Venueวารสารสภาการพยาบาล(Thai Journal of Nursing Council) · 2017
Typearticle
Languageth
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicInsurance and Financial Risk Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsActivities of daily livingCognitionGerontologyCognitive impairmentMontreal Cognitive AssessmentAlcohol consumptionChiang maiDescriptive statisticsPsychologyMedicinePhysical therapyPsychiatryAlcohol
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

วตถประสงคของการวจย: ศกษาภาวะการรคดบกพรองเลกนอยในผสงอายจงหวด เชยงราย การปฏบตกจวตรประจำวนของผสงอายทมภาวะการรคดบกพรองเลกนอย และ ศกษาความสมพนธระหวางเพศ อาย ระดบการศกษา อาชพ การดมสรา การสบบหร โรคเรอรง จำนวนยาทรบประทาน และการปฏบตกจวตรประจำวนกบภาวะการรคดบกพรองเลกนอย ในผสงอายจงหวดเชยงราย การออกแบบการวจย: การวจยแบบพรรณนา การดำเนนการวจย: กลมตวอยางเปนผสงอายในจงหวดเชยงราย จำนวน 1,375 คน เลอกกลมตวอยางตามเกณฑคดเขาทกำหนดไว เกบรวบรวมขอมลโดยใชแบบสอบถามขอมล สวนบคคล แบบประเมนการปฏบตกจวตรประจำวน และแบบประเมนภาวะการรคดบกพรอง เลกนอย วเคราะหขอมลโดยใชสถตพรรณนา และการวเคราะหสหสมพนธเพยรสน และ พอยทไบซเรยล ผลการวจย: กลมตวอยางมภาวะการรคดบกพรองเลกนอย (MoCA < 25) จำนวน 1,108 คน (รอยละ 80.60) ปฏบตกจวตรประจำวนขนพนฐาน (BADL) ไดดวยตนเอง (รอยละ 98.30) ปฏบตกจวตรประจำวนขนซบซอนโดยมอปกรณเขามาเกยวของ (IADL) ไดดวยตนเอง(มากกวารอยละ 82) ปจจยดานเพศ อาย อาชพ ระดบการศกษา รายได การดมแอลกอฮอล การปฏบตกจวตร ประจำวนขนพนฐาน (BADL) และการปฏบตกจวตรประจำวนขนซบซอน โดยมอปกรณเขามาเกยวของ (IADL) มความสมพนธกบการเกด ภาวะการรคดบกพรองเลกนอยอยางมนยสำคญทระดบ 0.01 แตปจจยดานการสบบหร การเปนโรคเรอรง และจำนวนยาท รบประทานเปนประจำไมมความสมพนธกบการเกดภาวะการรคดบกพรองเลกนอย ขอเสนอแนะ: ตรวจคดกรองภาวะการรคดบกพรองเลกนอยในกลมผสงอาย ศกษา ตดตามระยะยาว และหาวธการปองกนหรอชะลอความเสอมของสภาพสมอง Objective: To study mild cognitive impairments in elderly people in Chiang Rai province, through their daily activities and through the relationship between their mild cognitive impairment conditions and their individual factors, namely, sexes, ages, education levels, careers, incomes, alcohol consumption habits, smoking habits, chronic diseases, amounts of medication and daily activities. Design: Descriptive research. Procedure: This study was conducted on a sample of 1,375 elderly people in Chiang Rai province. The participants were selected based on pre-specifed inclusion criteria. Data were collected using a personal information questionnaire, a daily activity assessment form and a mild cognitive impairment condition assessment form. The data were analysed using descriptive statistics and correlation analysis. Results: From the study, 1,108 (80.60%) of the participants were found to have mild cognitive impairments (MoCA < 25). Out of these 1,108, nearly all (98.30%) were capable of basic activities of daily living (BADL), with more than 82% needing instrumental assistance for their activities of daily living (IADL). A signifcant relationship (0.01) was identifed between the participants’ mild cognitive impairments and their sexes, ages, careers, education levels, incomes, alcohol consumption, basic activities in daily living (BADL) and instrument-assisted activities in daily living (IADL). However, no signifcant relationship was found between the participants’ mild cognitive impairments and their smoking habits, chronic diseases and amounts of medication. Recommendations: It is recommended that healthcare personnel perform a screening test on elderly patients to identify signs of mild cognitive impairment and prepare a long-term follow-up programme to prevent or delay cerebral atrophy.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.170
Threshold uncertainty score0.339

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.058
GPT teacher head0.281
Teacher spread0.224 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueวารสารสภาการพยาบาล(Thai Journal of Nursing Council)Same topicInsurance and Financial Risk ManagementFrench-language works237,207