Low Tongue Strength and the Number of Teeth Present Are Associated with Cognitive Decline in Older Japanese Dental Outpatients: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
To mitigate the impact of dementia, initiating early intervention is important. This study aims to investigate the associations between deterioration in oral function and cognitive decline in older outpatients whose oral health was maintained in the dental clinic. This study included 50 outpatients aged ≥65 years. We used the Japanese version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-J) to assess cognitive decline. Oral function was evaluated by tongue pressure, masticatory performance, and swallowing ability. A full-mouth periodontal examination was conducted, and the occlusal support and number of teeth were recorded. Odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) for cognitive decline (MoCA-J score ≤25 points) were calculated using logistic regression models. The age, number of teeth, tongue pressure, and masticatory performance were significantly correlated with cognitive decline (p < 0.05). Logistic regression analyses revealed that cognitive decline was independently associated with age (OR: 1.25; 95% CI: 1.03–1.52; p = 0.024), number of teeth (OR = 0.83; 95% CI: 0.76–1.00; p = 0.047), and lower tongue pressure (OR: 0.87; 95% CI: 0.77–0.98; p = 0.022). Lower tongue pressure and a small number of remaining teeth may be associated with cognitive decline in Japanese outpatients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».