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Enregistrement W3084173090 · doi:10.18632/aging.103617

The association of healthy behaviors with cognitive health expectancy in Chinese older adults: a population-based cohort study

2020· article· en· W3084173090 sur OpenAlexaff
Chengbei Hou, Yinan Lin, Zachary Zimmer, Xianghua Fang

Notice bibliographique

RevueAging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyMarital statusLife expectancyCohortCognitionCohort studyMental healthPsychologyPopulationDemographyLongitudinal studyActivities of daily livingMedicineEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine how lifestyles and leisure activities are associated with cognitive health expectancy among older adults. RESULTS: For young-old (aged 65), an absolute increase in life years without cognitive impairment was found among those with a healthy diet, engaging in mental activities and in social activities. For old-old (aged 85), an absolute increase was found for men engaging in physical activities besides those. Compared with counterparts in a high risk group, the young-old in a medium-low risk group had a smaller proportion of years without cognitive impairment. Old-old in a low risk group had a greater proportion. CONCLUSION: Extra years of life gained by a healthy dietary pattern, mental activities, and social activities are free of cognitive impairment for both sexes across ages. The beneficial impact of individual and combined modifiable factors on cognitive health is most prominent in old-old. METHODS: Data come from The Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey, a population-based cohort study of 27,193 participants aged 65+ conducted between 2002 and 2014. Smoking status, alcohol consumption, dietary pattern, marital status, physical, mental, social, and productive activities were assessed at baseline. Cognitive status was measured using the Chinese version of the MMSE.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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