Multilingualism and Dementia Risk: Longitudinal Analysis of the Nun Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multilingualism is associated with enhanced executive function and may thus prevent cognitive decline and reduce the risk of dementia. OBJECTIVE: To determine whether multilingualism is associated with delayed onset or reduced risk of dementia. METHODS: Dementia was diagnosed in the Nun Study, a longitudinal study of religious sisters aged 75+ years. Multilingualism was self-reported. Dementia likelihood was determined in 325 participants using discrete-time survival analysis; sensitivity analyses (n = 106) incorporated additional linguistic measures (idea density and grammatical complexity). RESULTS: Multilingualism did not delay the onset of dementia. However, participants speaking four or more languages (but not two or three) were significantly less likely to develop dementia than monolinguals (OR = 0.13; 95% CI = 0.01, 0.65, adjusted for age, apolipoprotein E, and transition period). This significant protective effect of speaking four or more languages weakened (OR = 0.53; 95% CI = 0.06, 4.91) in the presence of idea density in models adjusted for education and apolipoprotein E. CONCLUSION: Linguistic ability broadly was a significant predictor of dementia, although it was written linguistic ability (specifically idea density) rather than multilingualism that was the strongest predictor. The impact of language on dementia may extend beyond number of languages spoken to encompass other indicators of linguistic ability. Further research to identify the characteristics of multilingualism most salient for risk of dementia could clarify the value, target audience, and design of interventions to promote multilingualism and other linguistic training as a strategy to reduce the risk of dementia and its individual and societal impacts.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».