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Enregistrement W3037756173 · doi:10.1007/s12603-020-1428-y

Relation of Poor Nutritional Status to Mild Cognitive Impairment in Patients with Coronary Artery Disease

2020· article· en· W3037756173 sur OpenAlexaboutno aff
Kazuhíko Ishihara, Kazuhiro P. Izawa, Masahiro Kitamura, Masato Ogawa, Takayuki Shimogai, Yuji Kanejima, Tomoyuki Morisawa, Ikki Shimizu

Notice bibliographique

RevueThe journal of nutrition health & aging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionMedicineDementiaOdds ratioMontreal Cognitive AssessmentCognitionInternal medicineCoronary artery diseaseCognitive declineCross-sectional studyDiseaseGerontologyPathologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Nutritional status affects cerebral circulation and cognitive function. More attention needs to be paid to nutritional status in coronary artery disease (CAD) patients, yet the relation between nutritional status or dietary intake (DI) and cognitive function or mild cognitive impairment (MCI) in CAD patients remain unclear. Thus, we examined the following relations: 1) that between nutritional status and cognitive function, and MCI and 2) that between DI and cognitive function, and MCI. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: We conducted a cross-sectional study of 208 patients with CAD but without dementia. MEASUREMENTS: MCI was estimated with the Japanese version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-J). Nutritional status was assessed by the Geriatric Nutritional Risk Index (GNRI), and DI was assessed by total energy intake per day. We investigated the relation between nutritional status or DI and cognitive function by Pearson correlation analysis, and that between nutritional status or DI and MCI by multivariable logistic regression analysis. RESULTS: The GNRI and DI were positively associated with the MoCA-J score (r = 0.23, p < 0.001, and r = 0.24, p < 0.001, respectively), and both were independently associated with MCI in the multivariable logistic regression analysis (odds ratio, 0.96; p = 0.045, and odds ratio, 0.998; p = 0.020, respectively). CONCLUSIONS: Poor nutritional status and low DI were found to be significantly associated with cognitive function and MCI in CAD patients. Our findings regarding nutritional status and DI might be useful for clinicians to prevent or intervene in the early cognitive decline of inpatients with CAD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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