Alcohol Consumption and Subclinical Findings on Cognitive Function, Biochemical Indexes, and Cortical Anatomy in Cognitively Normal Aging Han Chinese Population
Notice bibliographique
Résumé
Background: Binge drinking of alcohol is associated with brain damage, but less is known about relationship of light-to-moderate alcohol consumption with cognitive function, biochemical indexes, and cortical anatomy. Previous findings indicate debate on whether light-to-moderate drinking has any health benefits. We investigated cortical thickness and its association with alcohol consumption and cognitive functions in a non-dementia aging Han Chinese population. Methods: 940 non-dementia aging subjects were included in our study (alcohol n=149; non-alcohol n=791). Among them, 572 received blood biochemical tests including liver function and lipid metabolism (alcohol n=100; non-alcohol n=472) and 141 had brain magnetic resonance imaging (alcohol n=27; non-alcohol n=114). The Beijing version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Chinese version of the neuropsychological test battery (NTB) were used to assess cognitive functions. Results: There was no significant difference in cognitive functions between alcohol and non-alcohol groups in the overall database. Similarly, there was no significant difference in liver function and lipid metabolism between two groups in the sub-database. The left superiortemporal gyrus was one of age sensitive regions and alcohol consumption was significantly associated with thinner cortex of the left superiotemporal cluster in the sub-database. Conclusion: Alcohol consumption was not significantly associated with better or worse cognitive function and biochemical indexes abnormality, however, significantly associated with thinner cortex of the left superiortemporal gyrus in cognitively normal aging Han Chinese population.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».