Physical Activity As Medicine: Ageing, Lifestyle and Cognitive Function
Notice bibliographique
Résumé
As the worlds population grows older, cognitive disorders are becoming more common. It is estimated that to date more than 20 million people worldwide have dementia, and the total prevalence of dementia is predicted to quadruple by 2040 due to demographic changes as well as increasing longevity. Currently, there is no cure for cognitive decline or dementia; therefore, finding lifestyle interventions which decrease the risk of cognitive decline or preserve cognitive function are of the utmost importance. This thesis comprises four manuscripts that explore the inter-relationships between physical activity, various lifestyle factors and cognitive function at different points across the lifespan.Studies one and two used data from the 2012 annual component of the Canadian Community Health Survey and studies three and four used data from the Midlife in the US (MIDUS) survey. The first study assessed the associations between physical activity, sedentary time, obesity (body mass index), and cognitive function in younger and older Canadian adults. The second study explored the relationships between physical activity, daily fruit and vegetable consumption, obesity (body mass index), and cognitive function in younger and older Canadian adults. The third study evaluated the inter-relationships between physical activity, number of medications used (type II diabetes, high blood pressure, high cholesterol), obesity (waist-to-hip ratio) and cognitive function in adults between the ages of 25 to 84 years. The fourth study considered the relationships between physical activity, engagement in cognitively stimulating activities, obesity (waist-to-hip ratio) and cognitive function in adults between the ages of 25 to 84 years. Collectively, the findings of these studies contribute to a better understanding of the relationships that exist between lifestyle variables and cognitive function across the adult lifespan.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».