Relação entre comorbidades e declínio cognitivo leve em pacientes clínicos com idade maior que 50 anos na cidade de Sanatana do Livramento, RS
Bibliographic record
Abstract
O envelhecimento populacional é um fenômeno mundial que tem consequências diretas nos sistemas de saúde pública. Uma das principais consequências do crescimento dessa parcela da população é o aumento da prevalência das demências. O objetivo desse trabalho é determinar a prevalência de Declínio Cognitivo Leve ( DCL) em pacientes com 50 anos ou mais e sua relação com comorbidades. É um estudo transversal prospectivo de pacientes atendidos em ambulatório primário na cidade de Santana do Livramento, entre os meses de julho e dezembro de 2010. Foi administrado o Mini-Exame do Estado Mental (MEEM) com 12 pontos para os analfabetos, 17 pontos para os pacientes de 1 a 8 anos de estudo incompletos, 25 pontos para os pacientes ≥ a 8 anos de estudo e o Teste de Rey recordatório (com desvio padrão menor que -2,0 pontos) como testes de triagem principais para o diagnóstico clínico de DCL. A Escala de Depressão Geriátrica de 15 pontos (GDS15), o Índice de Kartz, as Atividades de Vida Diárias e o Montreal Cognitive Assessment (MoCA) foram utilizados como testes secundários para esse diagnóstico clínico, sendo esse último como teste cognitivo experimental para a população brasileira. Os resultados mostraram que a prevalência do diagnóstico clínico de DCL foi de 11,9%. A idade e a escolaridade média foram de 64,8 ± 9,3 e 6,2 ± 3,6, respectivamente. Em relação às comorbidades, a polifarmácia, o diabetes mellitus e HDL-c baixo apresentaram associação estatisticamente significativa com DCL (p=0.034, p=0.050, p= 0.033, respectivamente). O MEEM mostrou maior associação (p= <0.001) com atenção e cálculo, memória de evocação e linguagem. O MoCA mostrou ser significativo para esse diagnóstico e apenas os subitens memória de evocação e viso-espacial apresentaram dados estatisticamente significativos (p=<0,001). Conclui-se que a avaliação do diagnóstico clínico de DCL abrange várias etapas e requer um olhar multiprofissional. A prevalência de DCL em pacientes ambulatoriais está de acordo com o esperado para a faixa etária. Dentre as comorbidades, o diabetes mellitus, o HDL-c baixo e a polifarmácia foram as que apresentaram associação significativa com DCL.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".