Lifestyle, Physical Activity and Cognitive Functions: the impact on the scores of Montreal Cognitive Assessment (MoCa)
Notice bibliographique
Résumé
The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a rapid screening tool, including subtests to assess several cognitive domains, developed to detect MCI from normal ageing cognitive changes. Several validation and normative studies have conducted around the world considering the influences of age and education on the MoCA score, but none takes into account the lifestyle and habits. However, lifestyles, and particularly physical activity (PA) have been positively associated with both physical and mental health in elderly. The aim of the present study is to investigate the influence of regularly practiced PA on the MoCA scores in a sample of Italian healthy elderly males. For this purpose sixty-five healthy adult males, aged 65-81 years were assigned to two groups, physically active group (PAG, N=33), and sedentary group (SG, N=32), according to recommended levels of physical activity by the World Health Organization. The Italian version of MoCA was administered to each participant. Raw data were analysed by a multiple regression model in which the independent variables were PA, age and education. Results showed a highly significant influence of PA on MoCA total score and on several cognitive domain sub-scores. Furthermore, multiple regression analysis indicated a larger impact on scores by PA than both age and education. In the light of these findings, it is advisable to pay attention to the life style of subject that undergoing a neuropsychological evaluation like the MoCa and in particular the level of PA practiced, as well as age and education.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».