A-13 * The Effects of Serum Vitamin D Levels on Cognition in a Geriatric Sample
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To examine the impact Vitamin D has on cognition in the geriatric population. Method: Archival participant data from the Health First Aging Institute was utilized for this study. For the first part of the study, participant test scores on a general measure of neurocognitive functioning (MoCA) were correlated with Vitamin D levels from 300 older adults with a mean age of 80.61. For the second part of the study, participant test scores on the MoCA were compared pre- and post-treatment of low Vitamin D levels from 39 older adults with a mean age of 81.05. All participants underwent a medical evaluation, including Vitamin D lab-work and MoCA administration to obtain a baseline measure of their general neurocognitive functioning. In the second part of the study, an additional MoCA was administered after treatment for Vitamin D deficiency, as well as additional lab-work to verify treatment compliance. Participants with kidney problems, diabetes, and epilepsy were excluded from the study due to the impact these conditions have on Vitamin D concentrations. Results: There was a significant positive correlation between Vitamin D level and cognition, r(298) = .221, p < .0005., indicating higher scores on the MoCA were associated with higher levels of Vitamin D. Further, the paired samples t-test comparing participant test scores on the MoCA pre- and post-treatment of low Vitamin D levels yielded no significant results. Conclusion(s): While higher levels of Vitamin D have a positive impact on cognition, Vitamin D supplementation did not improve cognition in patients diagnosed with Vitamin D deficiency.
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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 | 0,000 |
| 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 ».