Association between Body Mass Index and Cognitive Performance
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Because of well-established role of obesity in brain lesions, progressing cognitive deficits in obese patients has been recently suggested. In current study and for the first time, we aimed to assess cognition status in Iranian obese people and to compare it with non-obese individuals. Methods: One hundred and eighteen consecutive patients with the different cardiovascular and metabolic primary complaints were assigned to obese group (n=25, 21.2%) and non-obese group (n=93, 78.8%). Cognitive status was assessed at initial visit using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) questionnaire. Results: Mean of total cognitive score in obese patients was 20.04±4.57 and in non-obese ones was 20.19±5.32 with no difference (p=0.886). In total, 8.0% of obese patients and 20.4% of non-obese patients had normal cognitive function (p=0.149). No significant difference was also found in different subdomains of cognitive ability between obese and non-obese groups. None of the cognitive domains had significant association with BMI as the considered indicator for defining obesity. Based on multivariate linear regression modeling, obesity could not predict cognitive deficit (beta=0.034, SE:1.10 p=0.973). Conclusion: Our survey could not demonstrate an association between obesity and cognitive impairment in a sample of Iranian patients.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».