An examination of the heterogeneity in the pattern and association between rates of change in grip strength and global cognition in late life. A multivariate growth mixture modelling approach
Notice bibliographique
Résumé
Background: previous research has demonstrated how older adults exhibit different patterns of change in cognitive and physical functioning, suggesting differences in the underlying causal processes. Objective: to (i) identify subgroups of older adults that best account for different patterns of longitudinal change in performance on global cognition and grip strength, (ii) examine the interrelationship between global cognition and grip strength trajectories within these subgroups and (iii) identify demographic and health-related markers of class membership. Methods: multivariate growth mixture models (GMM) were used to identify groups of individuals with similar developmental trajectories of muscle strength measured by grip strength, and global cognition measured by Mini Mental State Examination (MMSE). Results: GMM analyses indicated high, moderate and low functioning groups. Individuals in the high and moderate classes demonstrated better cognitive and physical functioning at the start of the study and less decline than those in the low functioning group. Notably, cognitive performance was related to physical functioning at study entry only among individuals in the low functioning group. Conclusion: the study demonstrates the applicability of the multivariate GMM to achieve a better understanding of the heterogeneity of various aging related processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».