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Enregistrement W3093485625 · doi:10.1093/gerona/glaa268

The Importance of Engaging in Physical Activity in Older Adulthood for Transitions Between Cognitive Status Categories and Death: A Coordinated Analysis of 14 Longitudinal Studies

2020· article· en· W3093485625 sur OpenAlexafffund
Tomiko Yoneda, Nathan A. Lewis, Jamie Knight, Jonathan Rush, Rebecca Vendittelli, Luca Kleineidam, Jinshil Hyun, Andrea M. Piccinin, Scott M. Hofer, Emiel O. Hoogendijk, Carol A. Derby, Martin Scherer, Steffi G. Riedel‐Heller, Michael Wagner, Ardo van den Hout, Wenyu Wang, David A. Bennett, Graciela Muñiz‐Terrera

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesAlzheimer Society of B.C.National Institutes of HealthNational Institute on AgingSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMax-Planck-GesellschaftCanadian Institutes of Health ResearchAlzheimer SocietyBundesministerium für Bildung und ForschungAlzheimer Society Research ProgramAlzheimer's SocietyAGE-WELL
Mots-clésCognitionGerontologyDementiaCognitive declineLife expectancyPsychologyCognitive agingCognitive impairmentEffects of sleep deprivation on cognitive performanceAgeingLongitudinal studyDemographyMedicineClinical psychologyEnvironmental healthPsychiatryDiseasePopulationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Given increasing incidence of cognitive impairment and dementia, further understanding of modifiable factors contributing to increased healthspan is crucial. Extensive literature provides evidence that physical activity (PA) delays the onset of cognitive impairment; however, it is unclear whether engaging in PA in older adulthood is sufficient to influence progression through cognitive status categories. METHOD: Applying a coordinated analysis approach, this project independently analyzed 14 longitudinal studies (NTotal = 52 039; mean baseline age across studies = 69.9-81.73) from North America and Europe using multistate survival models to estimate the impact of engaging in PA on cognitive status transitions (nonimpaired, mildly impaired, severely impaired) and death. Multinomial regression models were fit to estimate life expectancy (LE) based on American PA recommendations. Meta-analyses provided the pooled effect sizes for the role of PA on each transition and estimated LEs. RESULTS: Controlling for baseline age, sex, education, and chronic conditions, analyses revealed that more PA is significantly associated with decreased risk of transitioning from nonimpaired to mildly impaired cognitive functioning and death, as well as substantially longer LE. Results also provided evidence for a protective effect of PA after onset of cognitive impairment (eg, decreased risk of transitioning from mild-to-severe cognitive impairment; increased likelihood of transitioning backward from severe-to-mild cognitive impairment), though between-study heterogeneity suggests a less robust association. CONCLUSIONS: These results yield evidence for the importance of engaging in PA in older adulthood for cognitive health, and a rationale for motivating older adults to engage consistently in PA.

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)0,089
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0890,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,041
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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