Cognitive decline and alcohol consumption adjusting for functional status over a 3-year period in French speaking community living older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effect of alcohol consumption on cognitive decline is not clear. We aimed to study the association between alcohol consumption and cognitive functioning controlling for functional heath status. METHODS: A total of 1610 older adults with a score ≥26 on the Mini-Mental State Examination (MMSE) were followed to assess the change in scores at the 3-year follow-up. Information on alcohol consumption as well as socio-demographic, lifestyle, psychosocial and clinical factors, as well as health service use were assessed at baseline and 3-year follow-up interviews. Linear mixed models with repeated measures were used stratifying by functional status. RESULTS: Close to 73% reported consuming alcohol in the past 6 months, of which 11% were heavy drinkers (≥11 and ≥16 drinks for women and men). A significant decrease in MMSE scores was observed in low functioning non-drinkers (-1.48; 95% CI: -2.06, -0.89) and light to moderate drinkers (-0.99; 95% CI: -1.54, -0.44) and high functioning non-drinkers (-0.51; 95% CI: -0.91, -0.10). CONCLUSIONS: Alcohol consumption did not contribute to cognitive decline. Cognitive decline was greater in individuals reporting low functional status. Research should focus on the interaction between changing patterns of alcohol consumption and social participation in individuals with low and high functioning status.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».