Cardiovascular diseases and frailty are two distinct yet commonly associated conditions. Our study aimed to describe the frailty profile among hospitalized elderly people with cardiovascular diseases.
This was a descriptive single-center study. Consecutive patients admitted to the cardiology department aged 65 years and older were enrolled from January to June 2022. The fried frailty phenotype (FFP) and the Arabic Mini-Mental State Examination (A-MMSE) scores were both computed to assess physical and cognitive frailty. The patients were thereafter split into 4 groups: group 1: pre-frail or robust; group 2: frail (FFP ≥ 3); group A: no dementia; group B: patients with dementia (A-MMSE ≤ 24). We studied each group's main characteristics and then analyzed the factors associated with frailty.
A total of 100 patients were included with a gender ratio of 1.94 and a mean age of 73.2 ± 6.3 years. The proportion of physical frailty was 59%. The mean FFP score was 2.5 ± 1.9. Dementia was found in 55% of cases. The A-MMSE score was significantly lower among frail patients (P < 0.001) and dementia was noted for 85% of that group. The two scores correlated strongly (r = −0.712; P < 0.001). In multivariate analysis, illiteracy, diabetes, and coronary artery disease were found to be associated with physical (OR = 1.84, OR = 8.05, OR = 23.03 respectively) and cognitive frailty (OR = 1.89, OR = 3.52, OR = 10.05 respectively).
In our study population, both physical and cognitive frailty were present. This suggests that frailty evaluation of elderly patients with cardiovascular diseases should be integrated into our routine.
Les maladies cardiovasculaires et la fragilité sont deux conditions distinctes mais couramment associées. Notre objectif était de décrire le profil de la fragilité chez les sujets âgés hospitalisés pour des maladies cardiovasculaires.
Il s’agissait d’une étude descriptive monocentrique. Des patients consécutifs admis dans le service de cardiologie et âgés de 65 ans et plus ont été inclus de janvier à juin 2022. Le fried frailty phenotype (FFP) et le score Arabic Mini-Mental State Examination (A-MMSE) ont été réalisés pour évaluer la fragilité physique et cognitive. Les patients ont ensuite été répartis en 4 groupes : groupe 1 : pré-fragiles ou robustes ; groupe 2 : fragiles (FFP ≥ 3) ; groupe A : non déments ; groupe B : déments (A-MMSE ≤ 24). Nous avons étudié les principales caractéristiques de chaque groupe et analysé les facte
Elderly women living alone constitute a socially vulnerable group, particularly susceptible to social isolation. This phenomenological study explored the experiences of community-dwelling elderly women living alone in Korea during the COVID-19 pandemic. Open-ended, individual interviews (n = 15) were conducted and analyzed using qualitative content analysis. Four key themes emerged: (1) “left alone on an island of solitude”; (2) “a desperate fight against loneliness”; (3) “my broken body and mind”, and; (4) “a tight grip on life”. Elderly women living alone are a socially vulnerable group at risk of isolation due to a lack of social support and relationships. These findings underscore the urgency for governments and communities to prioritize support for elderly single women, particularly during public health crises.
Les femmes âgées vivant seules constituent un groupe socialement vulnérable, particulièrement sensible à l’isolement social. Cette étude phénoménologique a exploré les expériences vécues par les femmes âgées vivant seules dans une communauté en Corée pendant la pandémie. Des entretiens individuels ouverts (n = 15) ont été menés et analysés à l’aide d’une analyse qualitative de contenu. Quatre thèmes clés ont émergé: (1) « laissée seule sur une île de solitude »; (2) « une lutte désespérée contre la solitude »; (3) « mon corps et mon esprit brisés »; et (4) « une forte emprise sur la vie ». Les femmes âgées vivant seules sont considérées comme un groupe socialement vulnérable, exposé à un risque d’isolement en raison d’un manque de soutien social et de relations. Ces résultats soulignent l’urgence pour les gouvernements et les communautés de donner la priorité au soutien des femmes âgées isolées, particulièrement pendant les crises de santé publique.
The paper presents a comprehensive study on predictive models for Alzheimer's disease (AD) and mild cognitive impairment (MCI) diagnosis, implementing a combination of cognitive scores and artificial intelligence algorithms. The research includes detailed analyses of clinical and demographic variables such as age, education, and various cognitive and functional scores, investigating their distributions and correlations with AD and MCI. The study utilizes several machine-learning classifiers, comparing their performance through metrics like accuracy, precision, and area under the ROC curve (AUC). Key findings include the influence of gender on AD prevalence, the potential protective effect of education, and the significance of functional decline and cognitive performance scores in the models. The results demonstrate the effectiveness of ensemble methods and the robustness of the models across different data subsets, highlighting the potential of artificial intelligence in enhancing diagnostic accuracy for Alzheimer's disease and mild cognitive impairment.
Cette étude explore l’application des algorithmes d’apprentissage automatique pour le diagnostic de la maladie d’Alzheimer (MA) et l’identification de la détérioration cognitive légère (DCL), en utilisant des scores cognitifs parmi d’autres variables cliniques et démographiques. Nous décrivons notre méthodologie, incluant la collecte de données, le prétraitement, la sélection des caractéristiques, et l’utilisation de divers classificateurs d’apprentissage machine. Les résultats mettent en évidence l’efficacité des méthodes d’ensemble dans la prédiction de la MA et de la DCL, discutent des implications de ces résultats pour le diagnostic précoce et l’intervention, et suggèrent des directions pour les recherches futures.
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