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Enregistrement W2899734924 · doi:10.1093/geroni/igy023.2295

CORRELATED CHANGES IN GRIP STRENGTH AND COGNITION: MULTI-STUDY RESULTS BASED ON BIVARIATE LINEAR GROWTH MODELING

2018· article· en· W2899734924 sur OpenAlexaff
Andrea R. Zammit, Andrea M. Piccinin, Annie Robitaille, Sean Clouston, Andriy Koval, Scott M. Hofer

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBivariate analysisGrip strengthCognitionAssociation (psychology)Meta-analysisPsychologyWorking memoryVerbal memoryMedicineStatisticsPhysical therapyMathematicsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the association between rates of change in grip strength and indicators of different domains of cognitive function (mental status, processing speed, attention and working memory, perceptual reasoning, verbal ability, and learning and memory) within a multiple-study comparative framework. Bivariate growth models stratified by gender were conducted across nine studies affiliated with the Integrative Analysis of Longitudinal Studies of Aging and Dementia research network. We summarized results using meta-analysis. We found consistent moderate-to-strong associations between grip strength and each cognitive domain for both males and females. Meta-analysis showed an overall average correlation coefficient of 0.55 (95%CI = 0.44 – 0.56), and a range spanning from -0.49 for Learning and Memory in males to 0.92 for Processing Speed in males. Our coordinated meta-analysis provided evidence for a consistent association between changes in grip strength and changes across a broad range of cognitive functioning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,121
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,122
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,638

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1210,122
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,051
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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