Healthy eating and reduced risk of cognitive decline
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We sought to determine the association of dietary factors and risk of cognitive decline in a population at high risk of cardiovascular disease. METHODS: Baseline dietary intake and measures of the Mini-Mental State Examination were recorded in 27,860 men and women who were enrolled in 2 international parallel trials of the ONTARGET (Ongoing Telmisartan Alone and in Combination with Ramipril Global Endpoint Trial) and TRANSCEND (Telmisartan Randomised Assessment Study in ACE Intolerant Subjects with Cardiovascular Disease) studies. We measured diet quality using the modified Alternative Healthy Eating Index. Cox proportional hazards regression was used to determine the association between diet quality and risk of ≥3-point decline in Mini-Mental State Examination score, and reported as hazard ratio with 95% confidence intervals with adjustment for covariates. RESULTS: During 56 months of follow-up, 4,699 cases of cognitive decline occurred. We observed lower risk of cognitive decline among those in the healthiest dietary quintile of modified Alternative Healthy Eating Index compared with lowest quintile (hazard ratio 0.76, 95% confidence interval 0.66-0.86, Q5 vs Q1). Lower risk of cognitive decline was consistent regardless of baseline cognitive level. CONCLUSION: We found that higher diet quality was associated with a reduced risk of cognitive decline. Improved diet quality represents an important potential target for reducing the global burden of cognitive decline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».