Physical Activity Over the Life Course and Its Association with Cognitive Performance and Impairment in Old Age
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine how physical activity at various ages over the life course is associated with cognitive impairment in late life. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: Four U.S. sites. PARTICIPANTS: Nine thousand three hundred forty-four women aged 65 and older (mean 71.6) who self-reported teenage, age 30, age 50, and late-life physical activity. MEASUREMENTS: Logistic regression was used to determine the association between physical activity status at each age and likelihood of cognitive impairment (modified Mini-Mental State Examination (mMMSE) score >1.5 standard deviations below the mean, mMMSE score</=22). Models were adjusted for age, education, marital status, diabetes mellitus, hypertension, depressive symptoms, smoking, and body mass index. RESULTS: Women who reported being physically active had a lower prevalence of cognitive impairment in late life than women who were inactive at each time (teenage: 8.5% vs 16.7%, adjusted odds ratio (AOR)=0.65, 95% confidence interval (CI)=0.53-0.80; age 30: 8.9% vs 12.0%, AOR=0.80, 95% CI=0.67-0.96); age 50: 8.5% vs 13.1%, AOR=0.71, 95% CI=0.59-0.85; old age: 8.2% vs 15.9%, AOR=0.74, 95% CI=0.61-0.91). When the four times were analyzed together, teenage physical activity was most strongly associated with lower odds of late-life cognitive impairment (OR=0.73, 95% CI=0.58-0.92). However, women who were physically inactive as teenagers and became active in later life had lower risk than those who remained inactive. CONCLUSIONS: Women who reported being physically active at any point over the life course, especially as teenagers, had a lower likelihood of cognitive impairment in late life. Interventions should promote physical activity early in life and throughout the life course.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».