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Enregistrement W2790395705 · doi:10.1017/s1041610217003076

Associations between modifiable lifestyle factors and multidimensional cognitive health among community-dwelling old adults: stratified by educational level

2018· article· en· W2790395705 sur OpenAlexaboutno aff
Manqiong Yuan, Jia Chen, Yaofeng Han, Xingliang Wei, Zirong Ye, Liangwen Zhang, Ying Hong, Ya Fang

Notice bibliographique

RevueInternational Psychogeriatrics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesXiamen UniversityNatural Science Foundation of Fujian ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGerontologyCognitionPsychologyEnvironmental healthMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACTBackground:Cognition is multidimensional, and each domain plays a unique and crucial part in successful daily life engagement. However, less attention has been paid to multi-domain cognitive health for the elderly, and the role of lifestyle factors in each domain remains unclear. METHODS: We conducted a cross-sectional study of 3,230 older adults aged 60+ years in Xiamen, China, in 2016. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used to measure general cognition and six specific sub-domains. To account for educational effects, we adjusted the MoCA score and divided respondents into three education-specific groups (low, moderate, and high education groups with ≤5, 6~8, and ≥9 years of education, respectively). A series of proportional odds models were used to detect the associations between two categories of lifestyle factors - substance abuse (cigarette and alcohol) and leisure activity (TV watching, reading, smartphone use, social activity, and exercise) - and general cognition and the six sub-domains in those three groups. RESULTS: Among the 3,230 respondents, 2,617 eligible participants were included with a mean age of 69.05 ± 7.07 years. Previous or current smoking/drinking was not associated with MoCA scores in the whole population, but unexpectedly, the ex-smokers in the low education group performed better in general cognition (OR = 2.22) and attention (OR = 2.05) than their never-smoking counterparts. Modest TV watching, reading, and smartphone use also contributed to better cognition among elderly participants in the low education group. For the highly educated elderly, comparatively longer reading (>3.5 hours/week) was inversely associated with general cognition (OR = 0.53), memory (OR = 0.59), and language (OR = 0.54), while adequate exercise (5~7 days/week) was positively related to these factors with OR = 1.48, OR = 1.49, and OR = 1.53, respectively. For the moderately educated elderly, only modest reading was significantly beneficial. CONCLUSIONS: Lifestyle factors play different roles in multidimensional cognitive health in different educational groups, indicating that individual intervention strategies should be designed according to specific educational groups and different cognitive sub-domains.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations33
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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