Effect of Frequency of Exercise on Cognitive Function in Older Adults: Serial Mediation of Depression and Quality of Sleep
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sleep quality and depression are two reciprocal causation socioemotional factors and their roles in the relationship between physical exercise and cognition are still unclear. Methods: A face-to-face survey of 3230 older adults aged 60+ was conducted in Xiamen, China, in 2016. Frequency of exercise (FOE) referred to the number of days of exercise per week. Quality of sleep (QOS) was categorized into five levels: very poor/poor/fair/good/excellent. The 15-item Geriatric Depression Scale (GDS-15) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were used to measure depression (DEP) and cognitive function (CF), respectively. Serial multiple mediator models were used. All mediation analyses were analyzed using the SPSS PROCESS macro. Results: 2469 respondents had valid data with mean scores for GDS-15 and MoCA being 1.87 and 21.61, respectively. The direct path from FOE to CF was significant (c’= 0.20, p < 0.001). A higher FOE was associated with better QOS (B = 0.04, p < 0.01), which in turn was associated with fewer symptoms of DEP (B = −0.40, p < 0.001), and further contributed to better CF (B = −0.24, p < 0.001). Similarly, a higher FOE was associated with lower GDS-15 scores (B = −0.17, p < 0.001) which then resulted in higher MoCA scores (B = −0.24, p < 0.001). However, QOS alone did not alter the relationship between FOE and CF. Conclusions: FOE is a protective factor of CF in older adults. Moreover, CF is influenced by QOS through DEP, without which the working path may disappear.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».