Cognitive Benefits of Activity Engagement among 12,093 Adults Aged over 65 Years
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The present study includes two aims: (1) to understand patterns of activity engagement among older Chinese adults; (2) to further investigate associations between activity engagement and cognitive abilities in this population. METHODS: Latent class analysis was applied to answer the aforementioned research questions across different age ranges while controlling for confounding variables (age, health, socioeconomic status (SES), and living alone). Specifically, five latent classes (non-active, working-active, comprehensive-active, physical-active, and less-active) were identified. Furthermore, associations between the classes of activity engagement and cognition were examined separately in three age groups: less than 80 years (young-old group), 80-99.5 years (old-old group) and more than 100 years (oldest-old group) of age. RESULTS: Compared with Non-active older individuals, the other classes with a higher probability of engagement in various activities generally showed higher cognitive abilities (including general cognition, orientation, calculation, recall, and language), but not all patterns of active engagement in daily life were positively associated with better cognitive status across different age ranges. In particular, differences in the individuals' cognitive abilities across the four active latent classes were especially obvious in the old-old group as follows: the Comprehensive-active class had higher general cognitive and recall abilities than the other three active classes and higher calculation and language abilities than the Working-active class. In addition, significant sex differences were observed in activity patterns, cognition, and their associations in the young-old and old-old groups. Culture-specific programs should be customized to subgroups of different ages and genders by providing different training or activity modules based on their related dimensions of cognitive decline.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».