Predictors of maintaining cognitive function in older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although several risk factors for cognitive decline have been identified, much less is known about factors that predict maintenance of cognitive function in advanced age. METHODS: We studied 2,509 well-functioning black and white elders enrolled in a prospective study. Cognitive function was measured using the Modified Mini-Mental State Examination at baseline and years 3, 5, and 8. Random effects models were used to classify participants as cognitive maintainers (cognitive change slope > or = 0), minor decliners (slope < 0 and > 1 SD below mean), or major decliners (slope < or = 1 SD below mean). Logistic regression was used to identify domain-specific factors associated with being a maintainer vs a minor decliner. RESULTS: Over 8 years, 30% of the participants maintained cognitive function, 53% showed minor decline, and 16% had major cognitive decline. In the multivariate model, baseline variables significantly associated with being a maintainer vs a minor decliner were age (odds ratio [OR] = 0.65, 95% confidence interval [CI] 0.55-0.77 per 5 years), white race (OR = 1.72, 95% CI 1.30-2.28), high school education level or greater (OR = 2.75, 95% CI 1.78-4.26), ninth grade literacy level or greater (OR = 4.85, 95% CI 3.00-7.87), weekly moderate/vigorous exercise (OR = 1.31, 95% CI 1.06-1.62), and not smoking (OR = 1.84, 95% CI 1.14-2.97). Variables associated with major cognitive decline compared to minor cognitive decline are reported. CONCLUSION: Elders who maintain cognitive function have a unique profile that differentiates them from those with minor decline. Importantly, some of these factors are modifiable and thus may be implemented in prevention programs to promote successful cognitive aging. Further, factors associated with maintenance may differ from factors associated with major cognitive decline, which may impact prevention vs treatment strategies.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».