Obesity Is Less Frequently Associated with Cognitive Impairment in Elderly Individuals: A Cross-Sectional Study in Yogyakarta, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is one of the factors associated with cognitive impairment. However, obesity may differently affect cognitive function in different age groups, and scarce data are available from low- and middle-income countries. This cross-sectional study aimed to identify the association between obesity and cognitive impairment among 143 elderly individuals in Yogyakarta. We recorded the sociodemographic factors and some comorbidities, also measured the body mass index as a parameter of obesity, cognitive function using Montreal Cognitive Assessment—Indonesia, mood condition and depression status using geriatric depression scale-short form, as well as the daily life function using Activity of Daily Living and Instrumental Activity of Daily Living. After adjustment for the sociodemographic and comorbidities, we found that subjects with older age were more likely to have cognitive impairment (odds ratio [OR] 3.544, 95%CI: 1.36–9.22, p < 0.01) and compared with elderly individuals with normal weight, obese elderly individuals were 40% less likely to have cognitive impairment (OR 0.604, 95%CI: 0.39–0.95, p < 0.05). This study suggests that obesity in elderly individuals is less frequently associated with cognitive impairment. These findings support the reverse causation mechanism related to body mass index (BMI) and cognitive impairment in low/middle-income countries.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».