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Enregistrement W2596578344 · doi:10.1371/journal.pmed.1002251

Association of lifelong exposure to cognitive reserve-enhancing factors with dementia risk: A community-based cohort study

2017· article· en· W2596578344 sur OpenAlexaff
Hui‐Xin Wang, Stuart MacDonald, Serhiy Dekhtyar, Laura Fratiglioni

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSwedish Brain PowerForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdGun och Bertil Stohnes StiftelseHjärnfondenDemensförbundetVetenskapsrådet
Mots-clésDementiaCognitive reserveCohortCohort studyGerontologyMedicineCognitive declineCognitionRisk factorProportional hazards modelLife course approachSocioeconomic statusPsychologyStructural equation modelingDemographyDiseasePopulationPsychiatryDevelopmental psychologyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Variation in the clinical manifestation of dementia has been associated with differences in cognitive reserve, although less is known about the cumulative effects of exposure to cognitive reserve factors over the life course. We examined the association of cognitive reserve-related factors over the lifespan with the risk of dementia in a community-based cohort of older adults. METHODS AND FINDINGS: Information on early-life education, socioeconomic status, work complexity at age 20, midlife occupation attainment, and late-life leisure activities was collected in a cohort of dementia-free community dwellers aged 75+ y residing in the Kungsholmen district of Stockholm, Sweden, in 1987-1989. The cohort was followed up to 9 y (until 1996) to detect incident dementia cases. To exclude preclinical phases of disease, participants who developed dementia at the first follow-up examination 3 y after the baseline were excluded (n = 602 after exclusions). Structural equation modelling was used to generate latent factors of cognitive reserve from three periods over the life course: early (before 20 y), adulthood (around 30-55 y), and late life (75 y and older). The correlation between early- and adult-life latent factors was strong (γ = 0.9), whereas early-late (γ = 0.27) and adult-late (γ = 0.16) latent factor correlations were weak. One hundred forty-eight participants developed dementia during follow-up, and 454 remained dementia-free. The relative risk (RR) of dementia was estimated using Cox models with life-course cognitive reserve-enhancing factors modelled separately and simultaneously to assess direct and indirect effects. The analysis was repeated among carriers and noncarriers of the apolipoprotein E (APOE) ε4 allele. A reduced risk of dementia was associated with early- (RR 0.57; 95% CI 0.36-0.90), adult- (RR 0.60; 95% CI 0.42-0.87), and late-life (RR 0.52; 95% CI 0.37-0.73) reserve-enhancing latent factors in separate multivariable Cox models. In a mutually adjusted model, which may have been imprecisely estimated because of strong correlation between early- and adult-life factors, the late-life factor preserved its association (RR 0.65; 95% CI 0.45-0.94), whereas the effect of midlife (RR 0.73; 95% CI 0.50-1.06) and early-life factors (RR 0.76; 95% CI 0.47-1.23) on the risk of dementia was attenuated. The risk declined progressively with cumulative exposure to reserve-enhancing latent factors, and having high scores on cognitive reserve-enhancing composite factors in all three periods over the life course was associated with the lowest risk of dementia (RR 0.40; 95% CI 0.20-0.81). Similar associations were detected among APOE ε4 allele carriers and noncarriers. Limitations include measurement error and nonresponse, with both biases likely favouring the null. Strong correlation between early- and adult-life latent factors may have led to a loss in precision when estimating mutually adjusted effects of all periods. CONCLUSIONS: In this study, cumulative exposure to reserve-enhancing factors over the lifespan was associated with reduced risk of dementia in late life, even among individuals with genetic predisposition.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, 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

Citations189
Publié2017
Routes d'admission1
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