A Coordinated Multi-study Analysis of the Longitudinal Association Between Handgrip Strength and Cognitive Function in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Handgrip strength, an indicator of overall muscle strength, has been found to be associated with slower rate of cognitive decline and decreased risk for cognitive impairment and dementia. However, evaluating the replicability of associations between aging-related changes in physical and cognitive functioning is challenging due to differences in study designs and analytical models. A multiple-study coordinated analysis approach was used to generate new longitudinal results based on comparable construct-level measurements and identical statistical models and to facilitate replication and research synthesis. METHODS: We performed coordinated analysis on 9 cohort studies affiliated with the Integrative Analysis of Longitudinal Studies of Aging and Dementia (IALSA) research network. Bivariate linear mixed models were used to examine associations among individual differences in baseline level, rate of change, and occasion-specific variation across grip strength and indicators of cognitive function, including mental status, processing speed, attention and working memory, perceptual reasoning, verbal ability, and learning and memory. Results were summarized using meta-analysis. RESULTS: After adjustment for covariates, we found an overall moderate association between change in grip strength and change in each cognitive domain for both males and females: Average correlation coefficient was 0.55 (95% CI = 0.44-0.56). We also found a high level of heterogeneity in this association across studies. DISCUSSION: Meta-analytic results from nine longitudinal studies showed consistently positive associations between linear rates of change in grip strength and changes in cognitive functioning. Future work will benefit from the examination of individual patterns of change to understand the heterogeneity in rates of aging and health-related changes across physical and cognitive biomarkers.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».