ASSOCIATION OF LIFELONG EXPOSURE TO COGNITIVE RESERVE-ENHANCING FACTORS WITH DEMENTIA RISK
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: 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: Information on early-life education, socioeconomic status, work complexity at age 20; mid-life occupation attainment; and late-life leisure activities was collected in a cohort of non-demented community dwellers (n=602) aged 75+ residing in Stockholm, Sweden in 1987–1989. The cohort was followed up to 9 years (until 1996) to detect incident dementia cases. Participants who developed dementia three years after the baseline were excluded. Structural Equation Modelling was used to generate latent factors of cognitive reserve from early-, mid-, and late-life. Results: A reduced risk of dementia was associated with early (RR: 0.6; 95% CI: 0.4–0.9), adult (RR: 0.6; 95% CI: 0.4–0.9), and late life (RR: 0.5; 95% CI: 0.4–0.7) reserve-enhancing latent factors in separate multivariable Cox models. Late life (RR: 0.7; 95% CI: 0.5–0.9) and partially, midlife factors (RR: 0.7; 95% CI: 0.5–1.06) preserved their association, but the effect of early life factor was attenuated (RR: 0.8; 95% CI: 0.5–1.2) in mutually adjusted model. The risk declined progressively with cumulative exposure to reserve-enhancing latent factors, and having high reserve scores in all three periods 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. Conclusions: Cumulative exposure to reserve-enhancing factors over the lifespan is associated with reduced risk of dementia in late life, even among individuals with genetic predisposition.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».