INFLAMMATORY DIET PATTERN AND COGNITIVE FUNCTION IN 5 EUROPEAN COUNTRIES OVER 3-YEARS FOLLOW-UP
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diet patterns associated with low chronic inflammation may modulate cognitive decline. We investigated an empirical dietary pattern (EDP) associated with inflammation in five European countries and its association with cognitive changes over 3-years. This prospective study included 2157 community dwelling-seniors 70 years and older, followed for 3 years as part of DO-HEALTH, a randomized clinical trial. At baseline, participants completed a food frequency questionnaire and C-Reactive Protein (CRP) and interleukin-6 (IL-6) was measured. We used the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) every year of the study. Based on reduced rank regression, we estimated a dietary pattern associated with CRP and IL-6. To evaluate the association between the EDP and cognitive changes over time, we used repeated measure linear regression models adjusting for age, total calories, BMI, study center, time, alcohol intake, education, physical activity, presence of depression symptoms, hypertension, diabetes or heart disease. The EDP was characterized by higher intakes of red and organ meat, refined grains, legumes, poultry and white fish, and lower intakes of coffee, tea, ginger, nuts and cheese. In multivariate adjusted models, participants with lowest adherence to the EDP (range -7.3 to -0.3) increased their MoCA scores 0.7 points over three years whereas those with highest adherence (range 0.4-10.1) increased their MoCA scores only by 0.2 points (p=0.01). In conclusion, a low inflammatory diet was associated with better cognitive function over time among adults ≥70 years from five European countries. This finding supports the role of diet in the promotion of cognitive health among older adults.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».