Wide range of body composition measures are associated with cognitive function in community‐dwelling older adults
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Studies of the association between body composition, both body fat and body muscle, and cognitive function are rarely reported. The aim of the present study was to determine the association between a wide range of body composition measures with cognitive function in older adults. METHODS: A total of 2322 Malaysian older adults aged 60 years and older were recruited using multistage random sampling in a population-based cross-sectional study. Out of 2322 older adults recruited, 2309 (48% men) completed assessments on cognitive function and body composition. Cognitive functions were assessed using the Malay version of the Mini-Mental State Examination, the Bahasa Malaysia version of Montreal Cognitive Assessment, Digit Span Test, Digit Symbol Test and Rey Auditory Verbal Learning Test. Body composition included body mass index, mid-upper arm circumference, waist circumference, calf circumference, waist-to-hip ratio, percentage body fat and skeletal muscle mass. RESULTS: The association between body composition and cognitive functions was analyzed using multiple linear regression. After adjustment for age, education years, hypertension, hypercholesterolemia, diabetes mellitus, depression, smoking status and alcohol consumption, we found that calf circumference appeared as a significant predictor for all cognitive tests among both men and women (P < 0.05), except for the Rey Auditory Verbal Learning Test. Waist-to-hip ratio was detected as a significant predictor for all cognitive tests among women (P < 0.05), but was only a significant predictor for the Bahasa Malaysia version of Montreal Cognitive Assessment among men (P < 0.05). CONCLUSIONS: These results suggest that there is a need to maintain muscle mass and lower adipose tissue among older adults for optimal cognitive function. Geriatr Gerontol Int 2017; 17: 554-560.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».