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Enregistrement W2557843044 · doi:10.3389/fnbeh.2016.00229

Dietary Intake of Nutrients and Lifestyle Affect the Risk of Mild Cognitive Impairment in the Chinese Elderly Population: A Cross-Sectional Study

2016· article· en· W2557843044 sur OpenAlexaboutno aff
Yanhui Lu, Yu An, Jin Guo, Xiaona Zhang, Hui Wang, Hongguo Rong, Rong Xiao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Behavioral Neuroscience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineQuartileOdds ratioLogistic regressionCross-sectional studyRisk factorEnvironmental healthPopulationMontreal Cognitive AssessmentGerontologyDiseaseInternal medicineDementiaConfidence intervalPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mild cognitive impairment (MCI) is a pre-clinical stage of Alzheimer’s disease afflicting a large number of the elderly throughout the world. However, modifiable risk factors for the onset and progression of MCI remain unclear. A cross-sectional study was performed to explore whether and how daily dietary nutrients intake and lifestyle impacted the risk of MCI in the Chinese elderly. We examined 2,892 elderly subjects, including 768 MCI patients and 2,124 subjects with normal cognition in three different Provinces of China. Dietary intake of nutrients were collected by using a 33-item food frequency questionnaire (FFQ) and calculated based on the Chinese Food Composition database. The MCI patients were first screened by Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and then diagnosed by medical neurologists. Multivariate logistic regression and exploratory factor analyses were applied to identify and rank the risk factors. Three dietary nutrient intake combination patterns were identified as the major protective factors of MCI, with eigenvalues of 14.11, 2.26 and 1.51 and adjusted odds ratios (OR) of 0.77, 0.81, and 0.83 (P < 0.05), respectively. The most protective combination was featured with 8 vitamins and 6 minerals, and OR for the third and fourth quartiles of these nutrients intake ranged from 0.48 to 0.74 (P < 0.05). Carotenoids, vitamin C, and vitamin B6 exhibited the highest protective factor loadings of 0.97, 0.95, and 0.92 (P < 0.05), respectively. Education, computer use, reading, and drinking represented the most protective lifestyle factors (OR = 0.25 to 0.85, P < 0.05), whereas smoking and peripheral vascular diseases were associated with higher (OR = 1.40 and 1.76, P < 0.05) risk of MCI. Adequate dietary intake of monounsaturated fatty acids and cholesterol were significantly associated with decreased risk of MCI. In conclusion, adequate or enhanced intake of micronutrients seemed to lower the risk of MCI in the Chinese elderly. In addition, improving education and lifestyle such as reading, computer use and moderate drinking might also help to decrease the risk of MCI.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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