205 PHYSICAL ACTIVITY MODULATES GEOGRAPHICAL VARIATIONS IN COGNITIVE AGEING: RESULTS FROM THE IRISH LONGITUDINAL STUDY ON AGEING
Notice bibliographique
Résumé
Background Recent evidence indicates that rural individuals show poorer cognitive performance than urban dwellers. Urban environments offer a wider range of cognitive stimulation, and are associated with higher levels of tonic arousal. A cross-sectional association between urban living and better performance in global cognition (Montreal Cognitive Assessment, MoCA) has been found after controlling for individual level factors (Cassarino, O'Sullivan, Kenny & Setti, 2015). Another study found a non-linear relationship between land-use mix and dementia. The present study aimed to assess whether the cognitive disadvantage of living in a rural environment may be compensated by modifiable lifestyle factors, i.e. physical activity. We hypothesised that levels of physical activity would modulate cognitive performance especially for rural dwellers, who most need cognitively stimulating activities. Methods Cross-sectional analyses of MoCA were conducted for healthy Irish people aged 50+ participating in Wave 1 of The Irish Longitudinal Study on Ageing, in relation to the interaction between levels of physical activity measured through the International Physical Activity Questionnaire, and residence either in urban, suburban, or rural areas, while controlling socio-demographic, health, and other lifestyle factors. Results After controlling for confounders, engaging in vigorous weekly physical activity modulated the association between environment of residence and global cognition, with physically active rural participants showing no differences from the urban group in terms of MoCA scores. No interactions were found for the other environments. Conclusions The results support the hypothesis that engaging in physical activity can compensate for urban-rural differences in cognitive performance in ageing. The findings have implications for the promotion of lifestyle initiatives tailored to the environment of residence.
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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 | 0,000 |
| 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 ».