Relationships between socio‐clinico‐demographic factors and global cognitive function in the oldest old living in the Tokyo Metropolitan area: Reanalysis of the Tokyo Oldest Old Survey on Total Health (TOOTH)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite a steady increase in life expectancy, a few studies have investigated cross-sectional correlates and longitudinal predictors of cognitive function, a core domain of the successful aging, among socio-clinico-demographic factors in the oldest-old exclusively. OBJECTIVES: The aims of this study were to examine socio-clinico-demographic characteristics associated with global cognition and its changes in the oldest-old. METHODS: We reanalyzed a dataset of cognitively preserved community-dwelling subjects aged 85 years and older in the Tokyo Oldest Old Survey on Total Health, a 6-year longitudinal observational study. This study consisted of (1) baseline cross-sectional analyses examining correlates of global cognition (n = 248) among socio-clinico-demographic factors and (2) longitudinal analyses examining baseline predictors for changes of global cognition in 3-year follow-up (n = 195). The Mini-Mental State Examination was used as a screening test to assess global cognition. RESULTS: At baseline, higher weights were related to higher cognitive function in the oldest-old. The baseline predictors of global cognitive decline in 3-year follow-up were higher global cognition, shorter education period, and lower sociocultural activities and lower instrumental activity of daily living, in this order. CONCLUSIONS: The present study suggests that it is crucial to attain higher education during early life and avoid leanness or obesity, participate in sociocultural cognitive activities during late life, and maintain instrumental activity of daily living to preserve optimal cognitive function in the oldest-old, which will facilitate developing prevention strategies for cognitive decline and promoting successful aging in this increasing population.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».