The association between macronutrient intake and cognition in individuals aged under 65 in China: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this retrospective study was to explore the correlation between daily energy intake from macronutrients and cognitive functions in a Chinese population aged less than 65 years. DESIGN: test were used to compare the demographic and physical characteristics, lifestyle and laboratory parameters with the intake of macronutrients among different quartiles of % fat/energy. Multivariate logistic regression analysis was applied to identify the potential risk factors of mild cognitive impairment (MCI). PARTICIPANTS: Young and middle-aged participants (age <65 years) were recruited from Beijing, China. The Montreal cognitive assessment (MoCA) and mini-mental state examination (MMSE) were used to evaluate the cognitive functions, and the dietary intake of the participants was estimated with a semi-quantitative food frequency questionnaire (FFQ). RESULTS: Among the 661 participants, 80 (12.1%) had MCI, while 581 (87.9%) had normal cognitive functions. On evaluating the data based on the age group, educational background, and conditions of hyperlipidaemia and total energy intake, the results revealed that high % fat (upper quartile: adjusted OR (aOR) 3.90, 95% CI1.53 to 9.89, P=0.004), and high % protein intake (upper quartile: aOR 2.77, 95% CI 1.24 to 6.15) were greatly associated with increased frequency of MCI, while high % carbohydrate intake (upper quartile: aOR0.30, 95% CI 0.12 to 0.72) was correlated with decreased prevalence of MCI. CONCLUSION: The dietary pattern with high percentage of energy intake from fat and protein, and low-energy intake from carbohydrate might have been associated with cognitive decline in a Chinese population under 65 years of age.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».