Metabolic Syndrome and Cognitive Impairment among High Socioeconomic, Nondemented Older US Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Nondemented cognitive impairment (CI) presents opportunities for early interventions among individuals at risk for dementia. Identification of modifiable determinants is paramount to the development of effective clinical interventions. Metabolic syndrome (MetS) was theorized as a risk factor, but current research yields inconsistent findings. Few studies have examined the association between MetS and CI among US populations, and global results may be ungeneralizable. We investigated the MetS-CI association among high socioeconomic, nondemented older US adults, examining the roles of sociodemographic, clinical, behavioral, and genetic factors. DESIGN: Cross-sectional. SETTING: Cooper Clinic of Dallas, Texas: Cooper Center Longitudinal Study (2009-2017). PARTICIPANTS: A total of 5200 dementia-free older adult Cooper Clinic patients. MEASUREMENTS: CI was detected with a Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score lower than 26. MetS was established based on National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel guidelines. Unadjusted and multivariable log-binomial regression were used to assess the MetS-CI association, with modification assessment by age, sex, education, cardiorespiratory fitness (CRF), and apolipoprotein-ε4 carrier status (APOE-ε4). RESULTS: MetS was not associated with CI when adjusting for age, sex, minority status, education, and marital status (prevalence ratio [PR] = 1.09; 95% confidence interval = .97-1.23) or when additionally adjusting for body mass index, CRF, alcohol consumption, current smoking status, and APOE-ε4 (PR = 1.07; 95% confidence interval = .80-1.45). The association was not modified by age, sex, CRF, or APOE-ε4 (P for interaction >.05). CONCLUSION: In contrast with some global and US studies, MetS and CI were not associated among our study population of nondemented older US adults. MetS may not be a suitable intervention target for poor cognitive outcomes among high socioeconomic older US adults, although separate MetS components may have different recommendations. Future studies should explore more diverse older US populations. If replicated, these findings would inform clinical efforts to reduce the burden of poor cognitive outcomes in the United States.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».